Python在自动驾驶实时数据处理中的应用：让AI驾驶更智能、更高效

Python在自动驾驶实时数据处理中的应用：让AI驾驶更智能、更高效

近年来，自动驾驶技术的飞速发展离不开人工智能和数据处理的支撑，而Python作为AI与数据分析的核心编程语言，在自动驾驶实时数据处理方面扮演着不可或缺的角色。从传感器数据解析，到路径规划与决策优化，再到AI模型推理，Python无处不在，为自动驾驶提供了强大的计算能力和灵活性。今天，我们就深入探讨Python在自动驾驶实时数据处理中的应用，并结合代码实战，让理论真正落地。

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自动驾驶中的数据处理挑战

自动驾驶系统需要处理来自多个传感器的数据，包括：

1. 激光雷达（LiDAR）：负责3D环境建模，提供车辆周围障碍物的深度信息。
2. 摄像头：捕捉道路标识、行人、交通灯等视觉信息。
3. 毫米波雷达：用于检测前方车辆速度和距离，实现自适应巡航。
4. GPS和IMU（惯性测量单元）：用于定位和姿态估计，确保车辆准确感知自身位置。

这些数据流的处理要求