自动驾驶数据特征提取实战：用Python打开智能驾驶的新视角

聊起自动驾驶，很多朋友第一时间想到的可能是“车上的摄像头多牛，传感器多先进”，但让我告诉你，真正决定自动驾驶“大脑”能不能跑得顺畅、跑得准的，是数据的“骨头”—特征。

没错，机器学习、深度学习的基础都建立在提取到的有效特征上，这些特征帮助算法洞察环境、预测行为、规划路径。

今天，我想跟大家聊聊：

如何用Python，结合自动驾驶里那些庞大复杂的传感器数据，做深度且实用的特征提取。

别担心，我会让技术接地气，也会穿插代码，让你实打实地学到东西。

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一、为什么特征提取这么关键？

简单来说，自动驾驶数据太庞杂：

• 摄像头：百万像素图像，每秒30帧；
• 激光雷达（LiDAR）：百万点云，稠密3D数据；
• 雷达（RADAR）：速度信息和距离数据；
• 车辆CAN总线：