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Apollo自动驾驶所有模块技术文档

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简介：
《Apollo自动驾驶所有模块技术文档》是一份详尽的技术手册，涵盖了百度Apollo项目的全部自动化驾驶模块，为开发者提供了全面的技术指导和支持。 该资料包含了Apollo中的所有模块的相关资料，包括中间件、地图、感知、定位、预测、规划和控制等内容，非常全面。它包含近60个技术文档，有助于对Apollo框架进行全面的学习。

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  • Apollo自动驾驶所有模块技术文档
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    《Apollo自动驾驶所有模块技术文档》是一份详尽的技术手册，涵盖了百度Apollo项目的全部自动化驾驶模块，为开发者提供了全面的技术指导和支持。 该资料包含了Apollo中的所有模块的相关资料，包括中间件、地图、感知、定位、预测、规划和控制等内容，非常全面。它包含近60个技术文档，有助于对Apollo框架进行全面的学习。
     
  • Apollo无人驾驶自动驾驶文档资料
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    Apollo无人驾驶项目是由百度主导开发的开源自动驾驶平台，提供详尽的技术文档和代码资源，助力开发者与企业加速自动驾驶技术的研发进程。 Apollo无人自动驾驶项目提供了一系列详细的文档资料，旨在帮助开发者、研究人员以及汽车行业从业者深入了解并参与到这个开源平台的开发工作中来。这些资源涵盖了从技术原理到实际应用的各个方面，为参与者提供了丰富的学习材料和技术支持。通过访问Apollo官方网站或相关社区论坛，可以获取更多关于该项目的信息和最新动态。
     
  • Apollo CyberRT: 自动驾驶框架
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    Apollo CyberRT是百度Apollo团队开发的一款高性能、轻量级的自动驾驶软件框架，旨在为智能网联汽车提供灵活且高效的计算平台。 Apollo Cyber RT 是一个专门为自动驾驶设计的开源高性能运行时框架。它采用了中心化的计算模型，并针对高并发、低延迟及高吞吐量进行了优化处理。在过去的几年里，随着AD技术的发展，我们从使用Apollo的过程中积累了丰富的经验。行业持续进步的同时，阿波罗也在不断进化中。展望未来，Apollo已经完成了从开发阶段向生产环境的转变。伴随现实世界中的大规模部署需求日益凸显，对系统稳定性和性能的要求也达到了前所未有的高度。正是基于这样的背景和挑战，我们花费多年时间构建和完善了Apollo Cyber RT框架以满足自动驾驶解决方案的各项要求。 使用 Apollo Cyber RT 的主要优势包括： - 加速开发具有数据融合功能的明确任务界面 - 提供一系列便于使用的开发工具 - 支持多种传感器驱动程序简化部署流程 - 实现高效、自适应的消息通信机制 - 配备资源感知型可配置用户级调度器 - 具有便携性，依赖更少 Apollo Cyber RT框架能够为您的自动驾驶汽车项目带来显著的性能提升和开发效率。
     
  • Apollo自动驾驶代码解析
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    《Apollo自动驾驶代码解析》一书深入剖析了百度Apollo平台的核心源码，旨在帮助开发者理解自动驾驶系统的内部运作机制和技术细节。 百度Apollo自动驾驶演示版本源码的安装步骤如下： 1. 运行命令启动docker的release环境：`bash docker/scripts/release_start.sh` 2. 使用以下命令进入docker的release环境：`bash docker/scripts/release_into.sh` 3. 回放rosbag，运行命令：`python docs/demo_guide/rosbag_helper.py demo_1.5.bag` 注意，在下载并使用 `demo_1.5.bag` 文件时，请确保在回放该文件时添加 `--loop` 选项以启用循环播放模式。 最后，打开Chrome浏览器，并在地址栏输入 `localhost:8888` 访问Apollo Dreamview。
     
  • 压缩文件内容包括：自动驾驶-汽车决策与控制、自动驾驶-定位技术、自动驾驶-技术概论、自动驾驶-汽车平台技术基础及自动驾驶-系统设计等。
    优质
    本课程涵盖自动驾驶核心技术，包括汽车决策与控制、定位技术、技术概论、平台技术基础及系统设计等方面内容。 压缩文件内包含以下内容：自动驾驶-汽车决策与控制、自动驾驶-定位技术、自动驾驶-技术概论、自动驾驶-汽车平台技术基础、自动驾驶-系统设计及应用、自动驾驶仿真蓝皮书以及传感器原理和应用。
     
  • 百度Apollo平台自动驾驶1.5版本
    优质
    百度Apollo平台自动驾驶1.5版本是百度在自动驾驶领域的最新升级，提供了更为丰富的开发工具和数据集，支持限定区域内的视觉感知、决策规划等功能，助力开发者快速构建智能驾驶系统。 百度无人驾驶平台Apollo 1.5 对 ROS 进行了相关优化。
     
  • 百度Apollo EM运动规划器 |apollo| 自动驾驶 |轨迹规划|
    优质
    百度Apollo EM运动规划器是百度Apollo平台中的关键组件之一，专为自动驾驶车辆设计，负责生成安全、高效的行驶轨迹，确保车辆在复杂交通环境下的顺畅运行。 文件名为001_Baidu_Apollo_EM_Motion_Planner.pdf的内容是一篇关于百度Apollo项目的EM运动规划器的文档。该文档详细介绍了项目中的关键技术和实现细节。
     
  • Apollo自动驾驶入门课程第一讲——无人驾驶概览.pdf
    优质
    本PDF是《Apollo自动驾驶入门课程》系列的第一讲，主要内容为无人驾驶技术的基本概念、发展历程及应用场景等概览性介绍。适合初学者了解无人驾驶领域的基础知识和发展趋势。 本段落介绍了Apollo自动驾驶入门课程的第一讲内容，主要讲解了无人驾驶技术的概览。涵盖了自动驾驶的核心技术模块、高精度地图、定位系统、感知能力、预测模型、规划策略以及控制机制等关键知识领域，旨在帮助零基础的学习者了解无人驾驶的基本原理和整体框架，并初步掌握并运用Apollo自动驾驶开放平台所采用的算法。此外，文章还提供了学习方向建议，以指导读者更好地开始他们的Apollo技术学习之旅。
     
  • 基于Prescan的自动驾驶仿真代码及文档（含规划与控制模块）+所有数据.zip
    优质
    该资源包含基于Prescan的自动驾驶仿真系统的完整代码和详细文档，涵盖了路径规划与车辆控制模块，并提供所有相关数据文件。适合进行自动驾驶算法开发和测试研究。 基于Prescan的自动驾驶仿真源码包含规划、控制模块.zip文件用于验证自动驾驶系统的规划与控制算法。横向控制采用LQR方法及模糊PID（已弃用）。纵向控制则使用PID控制器，全局路径规划通过静态全局轨迹点实现，相关数据存储于reference.csv文件中。局部路径规划采用EM Planner技术（待更新）。 软件架构整合了Python、Simulink和Matlab R2018b以及Prescan 2021.1.0版本的64位系统。其中，规划与控制模块使用Python进行构建；环境仿真利用Prescan完成；动力学模型则在Simulink中实现，并通过UDP协议将程序与Prescan连接起来以确保数据传输和通信效率。 此项目旨在提供一个全面且详细的自动驾驶仿真平台，涵盖从基础路径设定到高级控制系统验证的全过程。
     
  • Apollo自动驾驶平台的功能安全性
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    Apollo自动驾驶平台的功能安全性是指百度开发的这一开源软件框架在实现高度自动化驾驶过程中所具备的安全保障机制和技术特性。 Apollo自动驾驶平台具备强大的功能安全特性。