学习心得：Apollo无人驾驶汽车入门课程——第一课：无人驾驶概览
目录
- C1：概述
- C2：学习内容
- C3：什么是无人驾驶？
- C4：Sebastian Thrun致辞
- C5：无人驾驶车的运作方式
- C6：Apollo团队与架构
- C7：参考车辆与硬件平台
- C8：开源软件架构
- C9：云服务
- C10：纳米学位简介
- C11：开启专项学习之旅
C1：概述
- 主要研究内容
- 无人驾驶车核心组件
- 软件如何部署运行核心组件
C2：学习内容
- Apollo无人驾驶开源平台内容
- 高精度地图
性质：支持几乎所有软件栈的模块 - 定位
实现：激光、雷达、配合高精度地图 - 感知
工具：深度学习 - 预测
方式：递归神经网络 - 规划
内容：如何生成行车轨迹 - 控制
内容：如何执行规划方案
- 高精度地图
C3：什么是无人驾驶？
- 交通发展历史
步行->马车->汽车->无人驾驶汽车 - 无人车存在意义？
| 人类 | 无人驾驶汽车 |
|---|---|
| 驾驶事故几率大 | 驾驶更安全 |
| 驾驶需要学习 | 可自动、互相学习 |
| 具有停车问题 | 无停车问题 |
无人驾驶程度
0级：驾驶员完全控制
1级：驾驶员辅助控制，需要充分参与，但可放弃自治系统的控制；
2级：部分自动化，自动控制巡航以及保持车道；
3级：有条件的自动化，人类可以有必要的时候接入
4级：高度自动化，车辆不期望驾驶员介入，可能没有控制装置，但会控制在一定区域内
5级：完全自动化，任何地方完全自主运行无人驾驶研发历史
1986 NavLab
1995 EUREKA
2005 Sebastian Thrun率队夺得DARPA冠军
2009 Google开始自动驾驶项目
2017 Baidu开源平台——Apollo
C4：Sebastian Thrun致辞
C5：无人驾驶车的运作方式
无人车核心组成
- 计算机视觉：通过摄像头看清环境
- 传感器融合
1)通过多种雷达深入、增加了解周遭环境
2)如：了解车辆运行速度等 - 定位
1)准确度：一位数厘米精度 - 路径规划
- 控制
1)对象：油门、刹车等
2)理想效果：控制路径与规划路径重合
C6：Apollo团队与架构
- Apollo定义
提供硬件规格、车载软件服务、云服务的开源软件平台 - Apollo提供
1）高精度服务
2）开源无人驾驶模拟引擎 - Apollo技术框架层次
1）开源软件平台
2）云服务平台
3）参考车辆平台
4）参考硬件平台
C7：参考车辆与硬件平台
- 参考车辆平台
线性驾驶车辆 - 硬件平台
1）控制器局域网络CAN：即内部通信网络，发送各类信号
2）全球定位系统GPS
3）惯性测量装置IMU
4）测量自身位置、速度、加速度 - 雷达
- 摄像头
1）分辨率高，用于了解环境
C8：开源软件架构
1、开放式软件层架构1）实时操作系统RTOS及时分析并执行操作组成：Ubuntu Linux+Apollo内核2）运行时操作系统a.ROS定制版b.用于各模块进行通信c.如何定制，使之更适合无人驾驶？共享内存：更快去中心化：解决单点故障问题数据兼容：在ROS中添加protobuf语言3）应用程序模块层MAP引擎定位感知规划控制端到端人机接口HMI
C9：云服务
1、Apollo云服务组成1）高精度地图2）仿真模拟出于需要，营造仿真环境允许开发人员配置多种道路条件执行模式中，开发人员可以上传和验证模块评分系统：评价各项道路事件处理的好坏三维可视化3）数据平台ApolloScape允许逐像素分析4）安全5）空中软件升级6）DuerOS
C10：纳米学位简介
C11：开启专项学习之旅
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