无人汽车学习------1

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无人汽车概览

无人汽车分类

  1. 驾驶员是驾驶系统唯一决策者
  2. Driver Assistance 驾驶员辅助
  3. Partial Automation 部分自动化
  4. Conditional Automation 有条件的自动化
  5. No Human Interference 高度自动化
  6. Full Automation 完全自动化

参考车辆与硬件平台

  • 参考车辆
    • 线性控制车辆
  • 硬件平台
    • 控制区域网络(CAN)
      • 车辆内部通信网络，计算机系统通过CAN卡来连接汽车内部网络，发送加速、制动和转向信号
    • 全球定位系统(GPS)
      • 确定位置
    • 惯性测量装置(IMU)
      • 测量车辆的运动与位置，通过跟踪位置、速度、加速度和其他因素
    • 激光雷达(LiDAR)
      • 由一组脉冲激光器组成，可360度扫描，形成可用于了解环境的点云
    • 摄像头
      • 获取图像数据，使用计算机视觉提取图像内容并了解周围的环境
    • 雷达
      • 检测障碍物，优势在于经济实惠，可适用于多种环境，擅长测量其他车辆的速度

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开源软件架构

  • 实时操作系统(RTOS)
    • 可确保在特定时间内完成特定任务，分析并执行相应操作，在汽车传感器收集到外界数据后的短时间内完成
  • 运行时框架
    • Apollo的操作环境，ROS的定制版，即机器人操作系统，根据功能将自治系统划分为多个模块，每个模块负责接收，处理和发布自己的消息
  • 应用程序模块层
    • 多种模块，包括MAP引擎、定位、感知、规划、控制、端到端驾驶以及人机接口

Apollo云服务

  • 高精地图
  • 仿真环境
    • 允许开发人员配置驾驶场景，执行模式，自动评分系统， 三微可视化
  • 数据平台
    • 记录场景：实际道路测试
    • 虚拟场景：虚拟编辑器， 快速检验算法
    • 带标签的注释数据：语义分割数据， 交通信号灯数据，带边框的障碍数据
    • AplloSpace
  • 安全
  • 软件升级
  • 智能语音系统
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