睿慕课-Autoware自动驾驶框架源码剖析与实践，五大技术模块教程(视频+资料)

算法数学

课程简介

别被“全自动”神话误导，Autoware 适合想深入底层逻辑的开发者很多职场人看到自动驾驶就想到无人驾驶，但现实中除了封闭园区，L4 级量产车极少。这门课的核心价值不在于教你马上开无人车，而在于带你拆解开源项目 Autoware 的代码逻辑。Autoware 是目前全球最主流的开源自动驾驶中间件，掌握它意味着你拥有了阅读工业级代码的视角，能看懂感知、定位…

已有 0 人浏览发布 2026-06-13 更新 2026-06-13

别被“全自动”神话误导，Autoware 适合想深入底层逻辑的开发者

很多职场人看到自动驾驶就想到无人驾驶，但现实中除了封闭园区，L4 级量产车极少。这门课的核心价值不在于教你马上开无人车，而在于带你拆解开源项目 Autoware 的代码逻辑。Autoware 是目前全球最主流的开源自动驾驶中间件，掌握它意味着你拥有了阅读工业级代码的视角，能看懂感知、定位、规划等模块如何串联，这对从事汽车软件、机器人导航的工作极具实用价值。

内容聚焦五大核心模块，适合有一定编程基础的从业者

课程并未泛泛而谈理论，而是直接切入工程实践，重点剖析感知、局部规划、局部控制、建图和定位这五大技术模块。资料包中包含多个视频文件，分别对应不同模块的源码解读。如果你完全没写过 C++ 或 ROS，建议先暂停观看，因为课程默认你熟悉 Linux 环境和 ROS2 通信机制。资料中的代码注释和辅助文档能帮你快速理解模块间的依赖关系，但如果你连基本的消息机制都不懂，直接跟课会非常吃力。

学完能独立搭建简易仿真环境，资料配合实操效果最佳

学完这套教程，你无法直接上路测试真车，但完全有能力在仿真环境中搭建一条完整的自动驾驶链路。比如利用 Gazebo 或 CARLA 搭建虚拟道路，跑通从激光雷达点云处理到车辆轨迹生成的全流程。资料里的工程配置文件和 C++ 源码是核心资产，建议下载后在本地虚拟机或云服务器上克隆仓库。不要只看不练，必须亲自修改感知算法的参数，或者尝试替换规划器的配置文件，只有动起手来，才能真正理解代码背后的设计思想，而不是仅仅记住几个名词。

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