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Apollo Cyberrt

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简介:
Apollo Cybert是一位在数字艺术领域中颇具影响力的艺术家,以其独特的未来主义视角和创新技术手段,在全球范围内获得了广泛的认可。 Apollo CyberRT是一个专为自动驾驶系统设计的高性能实时操作系统框架,由百度公司开发。其目的是提供一个高效、安全且可扩展的平台来处理自动驾驶汽车中的复杂计算任务。“CyberRT”这个名字结合了“控制论(cybernetics)”和“实时性(real-time)”,反映了它在信息处理与车辆控制方面的核心功能。 Apollo CyberRT的核心特点包括: 1. **模块化设计**:该框架采用了模块化的架构,使感知、规划及控制系统可以独立开发并测试。通过消息传递机制进行集成后,系统的可维护性和扩展性得到显著提升。 2. **高效通信**:CyberRT提供了一套基于ZeroMQ的消息传递系统,确保不同组件间的数据交换具有低延迟和高吞吐量的特点。这对于自动驾驶领域中对实时性能要求极高的应用至关重要。 3. **数据记录与回放**:Apollo CyberRT内置了强大的数据记录器及回放功能,便于收集并分析在自动驾驶过程中的各种信息。这有助于系统调试、优化以及事故调查。 4. **安全性与可靠性**:为满足自动驾驶的安全需求,CyberRT提供了故障检测和容错机制,在硬件或软件出现异常时仍能保证系统的稳定运行。 5. **多传感器融合**:该框架支持多种类型传感器数据的整合,如雷达、摄像头及激光雷达等设备的数据。这有助于实现对周围环境全面且准确的理解。 6. **仿真环境支持**:Apollo CyberRT集成了虚拟测试功能,允许开发者在模拟环境中评估和验证自动驾驶算法的效果,从而降低实际道路测试的风险。 7. **开放源代码**:作为开源项目,CyberRT鼓励社区参与进来加速技术迭代与创新进程。 “apollo-master”压缩包文件可能包含了Apollo CyberRT的源码、构建脚本等资源。通过这些资料可以深入了解该框架的工作原理,并进行二次开发或定制化修改以适应不同的应用场景需求。 总之,Apollo CyberRT是百度Apollo自动驾驶平台的重要组成部分,为实现L4和L5级别的完全自动化驾驶提供了关键技术基础。通过对CyberRT的深入研究与应用,我们不仅能理解自动驾驶系统的设计理念,还可以参与到这一领域的创新活动中去。

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客服
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  • Apollo Cyberrt
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    Apollo Cybert是一位在数字艺术领域中颇具影响力的艺术家,以其独特的未来主义视角和创新技术手段,在全球范围内获得了广泛的认可。 Apollo CyberRT是一个专为自动驾驶系统设计的高性能实时操作系统框架,由百度公司开发。其目的是提供一个高效、安全且可扩展的平台来处理自动驾驶汽车中的复杂计算任务。“CyberRT”这个名字结合了“控制论(cybernetics)”和“实时性(real-time)”,反映了它在信息处理与车辆控制方面的核心功能。 Apollo CyberRT的核心特点包括: 1. **模块化设计**:该框架采用了模块化的架构,使感知、规划及控制系统可以独立开发并测试。通过消息传递机制进行集成后,系统的可维护性和扩展性得到显著提升。 2. **高效通信**:CyberRT提供了一套基于ZeroMQ的消息传递系统,确保不同组件间的数据交换具有低延迟和高吞吐量的特点。这对于自动驾驶领域中对实时性能要求极高的应用至关重要。 3. **数据记录与回放**:Apollo CyberRT内置了强大的数据记录器及回放功能,便于收集并分析在自动驾驶过程中的各种信息。这有助于系统调试、优化以及事故调查。 4. **安全性与可靠性**:为满足自动驾驶的安全需求,CyberRT提供了故障检测和容错机制,在硬件或软件出现异常时仍能保证系统的稳定运行。 5. **多传感器融合**:该框架支持多种类型传感器数据的整合,如雷达、摄像头及激光雷达等设备的数据。这有助于实现对周围环境全面且准确的理解。 6. **仿真环境支持**:Apollo CyberRT集成了虚拟测试功能,允许开发者在模拟环境中评估和验证自动驾驶算法的效果,从而降低实际道路测试的风险。 7. **开放源代码**:作为开源项目,CyberRT鼓励社区参与进来加速技术迭代与创新进程。 “apollo-master”压缩包文件可能包含了Apollo CyberRT的源码、构建脚本等资源。通过这些资料可以深入了解该框架的工作原理,并进行二次开发或定制化修改以适应不同的应用场景需求。 总之,Apollo CyberRT是百度Apollo自动驾驶平台的重要组成部分,为实现L4和L5级别的完全自动化驾驶提供了关键技术基础。通过对CyberRT的深入研究与应用,我们不仅能理解自动驾驶系统的设计理念,还可以参与到这一领域的创新活动中去。
  • 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。
  • Apollo+MQTT.jar
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    Apollo+MQTT.jar是一款结合了Apollo配置中心与MQTT协议的Java库,方便开发者进行物联网设备管理及消息传输,支持动态配置更新。 为了在Android设备上基于Apollo实现MQTT消息推送功能,你需要获取相关的jar文件。此外,还需要搭建一个MQTT服务器环境,并为此准备相应的工具。
  • Apollo Node Book
    优质
    《Apollo Node Book》是一本深入介绍Apollo Server和GraphQL在Node.js环境中应用的专业指南,适合开发者学习与实践。 apolloNodeBook是一个关于Apollo Node的书籍或资源的名字,具体内容围绕着如何使用Apollo进行开发或者深入介绍Apollo Node的相关知识和技术细节。这本书籍适合对GraphQL Apollo有研究兴趣的技术人员阅读学习。
  • Apollo公开课:Apollo决策技术讲解.pdf
    优质
    本PDF为Apollo公开课资料,详细介绍了Apollo自动驾驶平台的核心决策技术,适合技术人员学习参考。 本段落介绍了Apollo平台的决策技术及其在自动驾驶软件模块中的应用。感知和地图模块提供了无人驾驶车辆所需的关键环境数据;预测模块则负责预判动态障碍物的行为轨迹;定位与车辆状态模块确保了关于自动驾驶汽车位置及运行状况的信息准确无误;而Routing模块则为导航提供目的地信息以及车道级别的路线规划服务。所有这些收集到的数据都会被整合进决策模块,该模块会基于上述信息进行综合分析并作出相应的驾驶决策。
  • 百度Apollo源码
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    《百度Apollo源码》是一本深入解析自动驾驶系统核心技术的书籍,通过剖析Apollo平台的核心代码,帮助读者理解并掌握高级别自动驾驶技术。 百度阿波罗(Apollo)是一个专注于自动驾驶技术的开放平台,由百度开发并提供给汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴使用。它旨在为用户提供一个安全、高效且易于使用的系统解决方案,涵盖了车辆硬件配置、传感器融合处理、决策规划以及控制执行等多个关键环节。 1. 自动驾驶技术概述 自动驾驶指的是通过计算机系统来操作汽车行驶,并实现无需人工干预的智能驾驶功能。这涉及到环境感知、高精度地图应用、定位导航服务、路径规划及决策控制系统等核心技术领域,而阿波罗项目正是围绕这些方面展开工作的。 2. 阿波罗架构 在深入研究阿波罗源代码之前,有必要了解其系统框架结构。该平台主要分为五个层次:感知层、定位层、规划层、控制层和模拟测试环境。 - **感知层**:通过使用各种传感器(例如摄像头、雷达及激光雷达)收集周围环境的数据,并进行目标检测与识别工作; - **定位层**:结合高精度地图信息以及惯性测量单元(IMU) 和全球卫星导航系统(GPS),实现对车辆位置的精确确定和实时跟踪; - **规划层**:根据当前道路状况及相关交通法规,生成合理的行车路径及速度建议; - **控制层**:将上述规划结果转化为实际操作命令(转向、加速或减速),以确保汽车能够按照预定路线行驶; - **模拟测试环境**:创建虚拟场景用于验证和优化自动驾驶算法。 3. 源码解析 阿波罗项目的主分支为apollo-master,其中包含以下关键组件: - **modules**:存放各个功能模块的代码,如感知(perception)、定位(localization)、规划(planning)及控制(control)等; - **cyber**:CyberRT是百度开发的一款实时分布式中间件, 用于处理自动驾驶中的数据流和任务调度问题; - **third_party**:包括各种第三方库,例如协议解析库Protobuf以及计算机视觉库OpenCV等等; - **build**:包含构建脚本及配置文件,以支持Apollo系统的编译与部署需求; - **docs**:项目文档资源,帮助开发者更好地理解和使用阿波罗平台; - **scripts**:辅助性脚本如环境设置、测试用例等。 4. 开发与调试 开发人员可以利用Dreamview模拟器进行场景仿真和算法验证。同时, 阿波罗提供了详尽的开发指南及API文档以帮助开发者快速上手。 5. 应用场景 阿波罗不仅适用于汽车制造商,也面向自动驾驶解决方案提供商、高校研究机构等多种用户群体,并支持从L2+辅助驾驶到L4全自动驾驶等不同级别的应用场景需求。 6. 社区与生态 作为开源项目, 阿波罗鼓励全球开发者参与贡献并改进平台。通过社区交流和资源共享共同推动自动驾驶技术的发展进步。
  • Apollo 1.0.0 ROS1移植版
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    Apollo 1.0.0 ROS1移植版是专为ROS1平台打造的自动驾驶软件套件版本,继承了Apollo的核心功能与优势,旨在促进ROS开发者社区在自主驾驶技术上的创新和应用。 此工程为基于 Apollo 1.0.0 的 ROS1 移植版本,移植的主要目的是:学习 Apollo 框架设计及其中的控制算法。 目前移植版本与原有版本的区别如下: - 使用原生 ROS(基于 Noetic)替代了 Apollo 中更改过的 ROS。 - 将 Apollo 中每个模块封装为一个 ros pkg。 - 采用 CMake 进行编译。 - 提升 Protobuf 版本至 3.6.0。 - 使用 ROS 的 `std_msgs/String` 消息类型替换 Apollo 的 `pd_msgs/xxx` 类型消息。 - 增加了 PNC 仿真工具 `apollo_simulator`。 此移植版本能够很好地将个人算法集成到框架中,应用于机器人或无人驾驶领域。由于 Apollo 中的模块抽象且各模块之间以及中间件之间的耦合度较低,因此中间件可以很容易地从 ROS1 移植至 ROS2、LCM 等其他平台。具体开发可以根据自己的需求进行定制化修改和扩展。
  • Apollo Control 学习笔记
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    Apollo Control 学习笔记是一份系统记录和整理关于Apollo控制系统的知识文档,旨在帮助学习者深入理解该系统的设计理念与技术细节。 本段落介绍了ApolloControl中的ControlCommand消息类型,该类型包含了车辆控制的相关指令,包括目标油门、目标刹车和目标非定向转向率等参数。其中,目标油门与目标刹车的取值范围均为0到100,代表百分比数值;而目标非定向转向率为一个浮点数。此消息类型在Apollo自动驾驶系统中扮演着重要角色,能够实现对车辆的精准控制功能。
  • Apollo Client Refresh ConfigBean: 支持 Apollo 客户端动态自动刷新 @Configuration...
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    本项目提供了一个名为ConfigBean的解决方案,用于支持Apollo客户端的动态自动刷新功能。通过在代码中使用@Configuration注解,可以轻松实现配置信息的实时更新与应用。 介绍 支持apollo客户端动态自动刷新@ConfigurationProperties bean。 快速开始 1. 导入依赖 Maven: com.github.selfancy apollo-client-refresh-configbean 1.0.0-RELEASE Gradle: implementation com.github.selfancy:apollo-client-refresh-configbean:1.0.0-RELEASE 2. 在SpringBoot中使用@ConfigurationProperties Bean