无人驾驶算法开发

课程内容：名义上是ROS2平台打底，看起来像无人驾驶，实际重点全在无人小车调试实践上，ResNet模型、YOLO模型和雷达这些技术都得沾一沾。期末考核要求实现小车巡线、绕桩、掉头加红绿灯识别等功能，听着就头大。 上课自由度：分组形式，两人并坐。签不签到点不点名？不存在的。但座位数和上课人数基本持平，来没来其实全场一览无余，透明得跟玻璃缸似的。 考核标准：总评由30%平时表现、30%项目报告加上40%期末评测构成。评分标准本身就跟雾里看花似的，最终给分也较为一般，可能还被教务处优秀率限制卡了一道。 授课质量：课程侧重实践操作，对小车和相关技术的理论背景讲解不多，理解起来有难度，基本靠实验指导书一步步啃。小车实际跑起来稳定性像摇骰子，可能出现模型过拟合——自己调的时候岁月静好，一上考核赛道就疯狂出岔子，成绩直接滑坡。老师态度认真，答疑比较及时。整体工作量远超一般选修课，压力山大，不建议为了凑学分来跳坑。另外期末项目只给一周准备时间，还得课外花额外工夫调试，那会儿大多课程都结课了，个人时间紧得跟拧毛巾似的。

课程内容：opencv、ros、python，还有人工智能识别车道线那一套。 上课自由度：高。 考核标准：作业加最后的小组大作业。 授课质量：python零基础的也能上车，后期跑代码老师基本把代码端到你嘴边，你只管理解加调用。不少内容是介绍性质的，哪个部分来兴趣了得自己往深里挖。实验那平台小车壕得离谱，人手还送U盘，当通选课来看是可以的。

课程内容：opencv，ros，python，再加人工智能识别车道线那点东西。 上课自由度：高。 考核标准：作业+最后小组大作业。 授课质量：没python底子的同学过来也挺舒服，到后期跑代码环节老师实际上都会把相应代码发出来，自己理解一下调用一下就行。相当多内容属于介绍性的，哪个方向勾住你了，得自己再扎进去学。实验用的平台小车是真的壕，还给每个人送了U盘，作为通选课来说还凑合。