Python与自动驾驶数据集处理：构建智能驾驶的基石
在自动驾驶技术的快速发展中，数据始终是最核心的驱动力。自动驾驶系统依赖于大量的传感器数据（激光雷达、摄像头、GPS等），通过深度学习算法不断优化决策，使车辆能够自主感知、理解道路环境并做出合理决策。而 Python 作为 AI 和数据科学的核心工具，在自动驾驶数据集的处理上扮演着不可或缺的角色。
今天，我们就深入探索如何使用 Python 处理自动驾驶数据集，并结合最新的技术动态，帮助大家更直观地理解数据处理对自动驾驶行业的重要性。
一、自动驾驶数据集的来源与挑战
自动驾驶数据主要来源于以下几类传感器：
- 摄像头（RGB & 深度图像）——用于检测行人、交通标志、车辆识别等。
- 激光雷达（LiDAR）——3D 点云数据，提供精准的距离和地形信息。
- GPS & IMU（惯性测量单元）——用于定位和姿态估算，帮助车辆确定自身位置。
- 雷达（Radar&#x
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