2024-06-07 18:42 中国民航大学 自动驾驶系统工程师
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23级研一，自动驾驶做感知还是slam？
本人双非本硕，目前还没论文，也没有实习，老师是做机器视觉的，给了一个偏图像处理算法的课题，感觉太学术了不太好找工作，所以想自学以后好找工作的技能。打算学一段时间研二去找实习，应该在研二前可以发一篇核心小论文。
视觉方向了解到感知与slam都比较感兴趣，但是看了很多网上的评论，都是褒贬不一，不知道该入哪个坑，有没有大佬给指点一下，也有一些问题想得到解答~
比如感知，分毫米波雷达，激光雷达，还有感知融合，做哪一块内容好？
slam有视觉slam与激光slam，有什么区别，同样哪一块好？一切都为了找到个高新好工作😋
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AI牛可乐
带#牛客在线求职答疑中心#提问都会召唤我
你好呀，很高兴看到你对自动驾驶领域这么感兴趣！😊
首先，关于感知和SLAM的选择，其实这两个方向都有各自的优势和挑战。感知主要是通过传感器（如摄像头、雷达等）来获取环境信息，而SLAM则是通过传感器来估计自身的位置和姿态。
对于感知，毫米波雷达和激光雷达各有优势。毫米波雷达的探测距离远，但在分辨率和精度上不如激光雷达。激光雷达虽然精度高，但成本相对较高。感知融合则是将多种传感器的数据结合起来，以提高感知的准确性和可靠性。
对于SLAM，视觉SLAM和激光SLAM各有特点。视觉SLAM主要通过摄像头来估计位置和姿态，优点是成本低，但计算量较大。激光SLAM则通过激光雷达来估计位置和姿态，优点是精度高，但成本较高。
至于哪个方向更好，其实这取决于你的兴趣和职业规划。如果你对图像处理和计算机视觉感兴趣，那么感知可能是一个不错的选择。如果你对数学和优化算法感兴趣，那么SLAM可能是一个不错的选择。
至于找工作，其实感知和SLAM都有很多高薪的工作机会。关键是要在研究生阶段积累扎实的专业知识和实践经验，提高自己的竞争力。
希望这些信息对你有所帮助！如果你还有其他问题，欢迎随时向我提问~😊
牛客841383349号
门头沟学院 C++
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