Apollo自动驾驶入门课程第一讲——无人驾驶概览.pdf

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

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。

Apollo无人驾驶自动驾驶文档资料

优质

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

优质

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。

《自动驾驶》PPT科普入门讲解

优质

本PPT旨在为初学者提供自动驾驶技术的基础知识介绍，涵盖其工作原理、关键技术、应用场景及未来发展趋势等内容。自动驾驶技术是现代交通领域的关键技术之一。通过整合多种先进技术，它可以使汽车在无人干预的情况下安全、准确地行驶。本段落介绍了自动驾驶的基本组成结构、硬件系统以及软件架构，并且涵盖了车联网技术的相关内容，旨在帮助读者快速了解这项前沿科技。自动驾驶的核心组成部分包括环境感知模块、决策规划和车辆控制三大环节。其中，环境感知负责收集周围的信息；决策规划根据这些信息制定行车计划；而车辆控制系统则执行具体的驾驶任务，确保汽车按照既定路线行驶。从硬件角度来看，无人车的系统由传感器套件、车载计算平台、线控设备以及高低压电路等部分组成。例如，摄像头和激光雷达这样的感知装备构成了“五官”，用于收集环境数据；NVIDIA Drive PX2或Xavier则是处理这些信息并做出决策的大脑中枢；而线控技术则通过电子手段取代传统机械控制方式来完成车辆的加速、制动及转向操作。在软件架构方面，自动驾驶系统通常由多个层级构成。例如百度Apollo平台包括云端服务层和应用算法模块等层次结构。其中，云端服务提供高精度地图数据、模拟环境搭建以及数据分析功能；而底层则涵盖了实时操作系统、运行框架和支持具体驾驶任务的应用程序库等功能组件。车联网技术同样是该领域的重要组成部分之一，它通过车辆间的信息交换来提升自动驾驶汽车的感知能力及道路安全水平和效率。V2X（Vehicle to Everything）通信模式是其关键技术手段，包括车与车之间(V2V)、与基础设施交互(V2I)，以及与其他网络设备或行人互动等多种形式。目前市场上已经出现了L2级辅助驾驶技术的应用实例，并且全自动驾驶(L5级别)仍被视为长期的发展目标。在推动这一领域进步的过程中，确保系统的可靠性和安全性是至关重要的挑战之一，包括软件的稳定性、硬件的质量控制和应对各种复杂状况的能力等。展望未来，随着相关技术和法规环境的进步和完善，自动驾驶汽车有望成为交通行业的革新力量，并最终实现智能互联交通网络的目标。

无人驾驶汽车览

优质

无人驾驶汽车览：探索自动驾驶技术的发展历程、现状及未来趋势。涵盖传感器、算法和法律法规等关键领域。无人驾驶汽车主讲人：肖玉泉 PPT制作者：高伟军, 吴旭资料搜集者：李冠宇, 刘璇, 冷文辉

自动驾驶（一）

优质

《自动驾驶（一）》探讨了自动驾驶技术的基础概念、发展历程及其核心技术创新，旨在为读者揭开智能驾驶系统背后的奥秘。自动驾驶技术是智能交通系统中的重要组成部分之一，而V2X（Vehicle to Everything）则是实现这一目标的关键技术。通过该技术，车辆可以与其他车辆、基础设施、行人甚至网络进行信息交换，从而显著提升行车安全性和道路效率，并有助于减少交通事故的发生率。 V2X的特点包括非视距感知能力、低延迟通信和高可靠性等特性。这些功能使汽车能够实时获取周围环境的信息，提前预警并迅速作出反应。例如，在紧急刹车时可以缩短制动距离以及更早地传达驾驶意图与共享传感器数据。在标准方面，目前主要存在两种技术路线：DSRC（Dedicated Short Range Communications）和LTE-V。前者由IEEE制定，并在美国、欧洲及日本等国家和地区广泛使用；后者基于现有的4G LTE网络，传输速率可达500Mbps且支持车辆以高达500km/h的速度运行。随着第五代移动通信技术的发展与应用，它也将成为V2X的重要支撑平台。全球范围内，各国政府和企业都在积极地进行试验部署工作。例如，在欧洲ITS走廊项目中加入了V2X模块；欧盟SARTRE项目的协同式自动驾驶车队研究等都表明了这一点。这些行动显示出了该领域的重要性以及其在智能交通系统中的地位。除此之外,V2X的应用场景非常广泛，包括但不限于提高行车安全、提升道路通行能力及促进环境保护等方面。据估计,仅靠V2V通信技术就能避免高达81%的轻度碰撞事故；而整体上则能使交通效率平均增加30%，减少温室气体排放量（约占总量的14%）。然而，尽管前景广阔但该领域也面临着一些挑战：包括标准化、互操作性问题以及隐私保护等。不同地区对V2X技术的应用进度不一，在全球范围内实现无缝对接仍需进一步协调；此外高昂的技术成本也是限制其广泛应用的主要因素之一；最后还需确保数据传输的安全性和可靠性，防止信息遭到未经授权的访问或篡改。目前包括特斯拉Autopilot系统和丰田ITS Connect在内的许多实际应用案例已经证明了V2X技术的有效性。随着相关法规和技术进步不断推进,未来这一领域将得到更广泛的应用，并为智能交通系统的持续发展做出贡献。

Apollo自动驾驶代码解析

优质

《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。

百度Apollo 2.0无人驾驶源码

优质

百度Apollo 2.0无人驾驶源码是百度公司开源的自动驾驶平台最新版本代码集，为开发者提供车辆控制、环境感知等核心模块，加速自动驾驶技术的研发进程。学习百度Apollo 1.5源码可以帮助理解无人驾驶系统的运作机制；同时通过研究ROS（机器人操作系统）来提升在机器人技术领域的知识水平。

高级课程㊲丨Apollo自动驾驶架构详解.pdf

优质

本PDF深入解析Apollo自动驾驶开放平台的核心架构与技术细节，适合对自动驾驶系统开发感兴趣的高级工程师阅读和学习。 Apollo 自动驾驶架构是百度开源的自动驾驶系统中的一个关键部分，它由四个主要组成部分构成：车辆平台、传感器层、核心软件层以及云服务层。车辆平台作为自动驾驶系统的底层结构，负责执行来自Apollo生成的各种控制指令。为了能够运行这些指令，车辆必须具备线控功能，并能响应如换挡、加速减速和转向等操作命令。在 Apollo 3.0 版本之前，我们称之为“推荐的可运行Apollo车型”，即几种被推荐用于运行Apollo系统的汽车型号；而在之后的版本中，则发布了关于车辆条件的具体需求，包括需要哪些线控功能及相应操作所需的时间限制。只要将车辆改装至满足这些要求的状态下就可以使用 Apollo 系统。传感器层构成了自动驾驶系统中的第二层级，主要任务是集成各种类型的传感器以感知周围环境的信息。这其中包括 GPS、IMU（惯性测量单元）、摄像头、激光雷达以及毫米波雷达等设备。由于无人驾驶技术对计算能力的要求极高，在Apollo平台上安装了一台高性能工业控制计算机（IPC）。在 Apollo 系统中，GPS 和 IMU 用于车辆的自我定位；相机则主要用于识别交通信号灯的颜色变化；而主传感器——激光雷达，则主要负责感知周围环境中的障碍物。百度内部使用了 Velodyne 的64线激光雷达和国产禾赛科技的Pandora设备，在 Apollo 3.0 版本中，开放支持更多类型的16线激光雷达型号如速腾聚创（Robosense）与镭神智能的产品。毫米波雷达主要用于远距离目标检测及车辆跟随等场景；超声波传感器则用于探测五米范围内的障碍物。HMI系统指的是向汽车发送指令的设备，例如平板电脑。Blackbox 是百度提供的一种商业化硬件解决方案，它能够记录关键操作数据和事件信息，并在事故发生时起到类似飞机“黑匣子”的作用。核心软件层可以进一步细分为三层：最底层是RTOS实时操作系统，在Apollo项目中我们通过修补的方式实现了该功能；中间层级为Runtime Framework（运行框架），主要采用ROS技术提供给上一层级的数据支持服务。顶层包含了Apollo所有关键模块的实现，包括地图引擎、定位系统、感知算法、路径规划器等。云服务平台则提供了高精度地图数据访问接口、模拟仿真工具包等一系列增值服务，如安全更新机制和DuerOS智能语音助手等功能插件。对于中国地区的用户来说，在没有相应政府许可的情况下个人无法自行制作高质量的三维地理信息图层，因此Apollo直接以云端服务的形式向公众开放了预先准备好的高精度地图资源库；模拟仿真主要用于验证自动驾驶算法的有效性和可靠性。总而言之,Apollo架构设计时充分考虑到了安全性、实时响应能力和可扩展性等多个方面的需求。整个系统从硬件选型到软件开发都旨在满足无人驾驶汽车的实际应用需求，并且Apollo还提供了丰富的接口和API，便于开发者及终端用户进行相关研究与实际操作。

自动驾驶汽车概述.pdf

优质

本PDF文件《自动驾驶汽车概述》全面介绍了自动驾驶技术的发展历程、关键技术、应用场景及面临的挑战与未来趋势，为读者提供系统性的知识框架。本段落探讨了自DARPA挑战赛以来开发的自动驾驶汽车研究，并重点介绍了配备有SAE 3级或更高级别自主系统的车辆。这类车的自主系统架构通常分为感知部分与决策部分两大类。在感知方面，该系统包含多个子模块来执行各种任务：定位、静态障碍物绘制、移动物体检测及追踪、道路信息采集以及交通信号识别等。而在决策环节，则包括路线规划、路径选择、行为决定、运动计划和控制等功能组件的协同工作。文中详细介绍了自动驾驶汽车自主系统的常规结构，并总结了当前有关感知与决策方法的研究成果。特别地，本段落还深入剖析了UFES大学车辆IARA的自主系统架构设计。此外，文章也列举了一些由科技企业开发并广受媒体关注的重要自主研发型无人车实例。