# 如何实现自动驾驶系统软件架构
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现自动驾驶系统软件架构的整体流程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------|
| 1 | 数据采集和传感器数据处理 |
| 2 | 目标检测和路径规划 |
| 3 | 控制和执行
概述首先自动驾驶技术从业务流程上分为3个核心的流程，分别是环境感知定位、决策规划、执行控制。这3个核心流程的具体价值如下：环境感知定位：主要是通过传感器技术和摄像头、GPS等技术获取汽车行驶过程中的环境指标，并且将数据采集决策规划：通过收集的数据，对车辆的下一步行为作出判断和指导执行决策：目前大部分车辆都采用线控设计，如何将决策通过信号指令控制汽车的油门、制动等相关系统以上3个流程，每一个步骤都包
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2023-08-24 15:52:05
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前言：自动驾驶技术是一个庞大的工程体系，软件架构、功能算法、控制规划、感知识别、建图定位、电气架构、车载控制器、验证体系等等，有太多的角度可以去切入。对于自动驾驶功能与算法开发，自动驾驶功能的分级是很重要的，自动驾驶的功能衍变就是随着自动驾驶功能的分级推进而不断发展。而随着自动驾驶等级的不断提高，对应的功能使用场景以及软件架构也发生相应的调整。想系统学习自动驾驶算法的小伙伴，可以关注订阅以下专栏：
7月22日，百度自动驾驶事业部资深架构师、数据平台专家杨凡，百度自动驾驶资深架构师何玮，百度智能驾驶事业部资深架构师郁浩三名讲师在中关村创业大街车库咖啡，向参加沙龙的三百多名开发者们深度解析了Apollo平台与智能驾驶方案。上期内容中，百度自动驾驶事业部资深架构师杨凡为我们详细讲解了Apollo1.0开放内容及Apollo2.0展望，点此回顾：，本期我们继续曝光干货，由百度自动驾驶资深架构师何
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2023-08-30 14:24:47
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编辑 | 智车科技/ 导读 /自动驾驶汽车在真正商业化应用前，需要经历大量的道路测试才能达到商用要求。采用路测来优化自动驾驶算法耗费的时间和成本太高，且开放道路测试仍受到法规限制，极端交通条件和场景复现困难，测试安全存在隐患。目前，自动驾驶仿真测试已经被行业广泛接受，自动驾驶算法测试大约 90% 通过仿真平台完成，9% 在测试场完成，1% 通过实际路测完成。
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2023-08-27 12:04:58
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本系列博客包括6个专栏，分别为：《自动驾驶技术概览》、《自动驾驶汽车平台技术基础》、《自动驾驶汽车定位技术》、《自动驾驶汽车环境感知》、《自动驾驶汽车决策与控制》、《自动驾驶系统设计及应用》。 此专栏是关于《自动驾驶系统设计及应用》书籍的笔记.2.自动驾驶域接口2.1 自动驾驶系统的硬件架构自动驾驶系统主要包括三部分：感知、决策、控制；L1、L2、ADAS系统的硬件架构体系和供应链相对完善的符合车
规划需要结合高精度地图、定位、预测的知识，从路线导航和轨迹生成两方面构建车辆轨迹。 规划1.规划2. A*搜索算法将地图转为图A*算法3.轨迹生成3D轨迹评估一条轨迹4. Frenet坐标5. 路径-速度解耦规划路径-速度解耦规划路径生成与选择ST图速度规划优化轨迹生成6.Lattice规划Lattice规划ST轨迹的终止状态SL轨迹的终止状态Lattice规划的轨迹生成 1.规划路线规划，目标是
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2023-10-16 02:11:47
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/ 导读 /截至9月，全国已有北京、重庆、武汉、深圳、广州、长沙等多个城市允许自动驾驶汽车在特定区域、特定时段商业化试运营。自动驾驶正在从研发走向量产，逐步步入服务运营阶段，对云端算力的需求也在不断攀升，“车云一体化”已是箭在弦上。11月30日，在“车云一体，创造新生产力”2022腾讯数字生态大会上，腾讯重点分享了“车云一体化”趋势下的产品规划及落地案例，发布了首创的车云一体化
自动驾驶等级介绍L0：人工驾驶，驾驶员执行全部的驾驶任务。L1：辅助驾驶，在适用的设计范围下，驾驶自动化系统（driving automation system）可持续执行横向或纵向的车辆运动控制的某一子任务（不同时进行），驾驶员负责执行其他的动态驾驶任务。L2：部分驾驶自动化，在适用的设计范围下，驾驶自动化系统（driving automation system）可持续执行横向或纵向的车辆运动控
# 自动驾驶软件架构 Apollo
## 引言
在自动驾驶技术飞速发展的今天，Apollo 项目因其开源性和强大的功能受到广泛关注。Apollo 是百度推出的一个自动驾驶平台，旨在为行业提供一个全面的、可定制的自动驾驶解决方案。本文将从软件架构的角度出发，深入探讨 Apollo 的结构，并提供相关代码示例和图表简化理解。
## Apollo 软件架构概述
Apollo 的软件架构可以分为感
开发者工具知识站帮助开发者更加高效的工作，提供围绕开发者全生命周期的工具与资源https://developer.aliyun.com/tool?spm=a1z389.11499242.0.0.65452413shiknb&utm_content=g_1000283979概述首先自动驾驶技术从业务流程上分为3个核心的流程，分别是环境感知定位、决策规划、执行控制。这3个核心流程的具体价值如下
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2023-09-18 14:56:58
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自动驾驶整体技术实现层级 自动驾驶系统可分为感知层、决策层、执行层L4级自动驾驶系统实现在特定区域内对车辆操作的完全接管，系统需要实现：对周围障碍物的感知、车辆定位以及路径规划（2W1H），实现这些功能需要构建感知层、决策层、执行层这三个层面的技术架构，这三个技术层级分别代表着L4自动驾驶系统的眼和耳、大脑以及手脚。基于当前技术发展情况，我们在本部分主要讨论车辆内部所采用的一些传感器和计算单元。除
1. 前言自动驾驶汽车，通过技术实现车辆自动驾驶，目的是减少驾驶疲劳、增强驾驶安全。自动驾驶汽车按自动化程度可分5级：辅助驾驶、部分自动驾驶、条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。完全的自动驾驶，可释放人出行驾驶时间，把汽车变成除家、办公室外的人的第三空间，在出行过程中办公和娱乐等。车辆要实现自动驾驶，需要解决车辆在哪、往哪儿去、怎么去这三个基本问题。解决这些问题，涉及硬件平台、软件算法、交互
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2023-09-27 19:14:32
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教程：http://bit.baidu.com/Course/detail/id/273.html 老师：David Zhou，百度Apollo平台产品负责人关于apollo本节主要介绍了apollo的一个概述。整体框架apollo主要分为4层。 最底层是Reference vehicle platform，是车载验证平台，主要就是线控车的一套结构； 上一层是Reference hardware
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2023-09-05 19:59:55
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文章目录一、自动驾驶分类1.基本术语2.自动驾驶分级二、感知与决策基础1.感知2.决策三、硬件架构1.传感器介绍（1）相机（2）激光雷达（3）毫米波雷达（4）超声波雷达（5）GNSS/IMU（惯性测量单元）（6）计算硬件2.硬件配置设计四、软件架构1.环境感知2.环境地图（1）占用网格地图（2）定位地图（3）详细的路线图3.运动规划4.车辆控制5.系统监督 自动驾驶汽车是一个极其丰富和跨学科的
自动驾驶系统概述*汽车自动驾驶技术：依靠计算机与人工智能技术在没有人为操纵的情况下，完成完整、安全、有效的驾驶汽车的一项前沿技术自动驾驶的三个层次主要包括：环境感知、决策规划和运动控制感知层用来完成对车辆周围环境的感知识别，主要目的是获取处理并处理环境。汽车自动驾驶常用的传感器主要包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达、红外夜视、以及用于定位和导航的GPS(全球定位系统)和IMU（惯性测量单
如何构建一辆无人驾驶车呢？先从无人驾驶车的硬件开始介绍。1 简介无人驾驶车由车、线控系统、传感器、计算单元等组成，如图2.1所示。车作为无人驾驶的载体，是无人驾驶车最基础的组成部分。除了车本身之外，还需要车上安装有线控系统。有别于传统汽车通过机械传动的方式控制汽车，线控系统通过电信号来控制汽车，这种方式显然更适合电脑控制。无人驾驶车还配备了数目众多的传感器，包括激光雷达、摄像机、毫米波雷达、超声波
Lyft目标是研究出一个开放型的自动驾驶平台。
最近有外媒报道称，作为仅次于Uber的美国第二大共享出行公司Lyft，对外宣布正式设立自动驾驶研发部门。据悉，该部门的办公地点在加州帕罗奥多市的一家工厂处，Lyft租下了面积为5万平方英尺的场地，用于设立实验室和公开测试场地。
在这个名为“Level 5”的办公楼内，Lyft将致力于研发出
1 各个传感器video cameras: 环境感知：车道，车辆，行人，交通灯 雷达：车道，车辆，行人 lidar（light detection and ranging 900-1500nm）激光雷达 和radar毫米波雷达（4-12mm）无线电波 激光雷达更细 apolloapollo平台上机实验address 摄像头作为无人车系统中最重要的传感器之一，因为其信息丰富、观测距离远等特点，在障碍
目录一 前言二 无人驾驶技术架构2.1 车辆认证平台2.2 开源硬件平台2.3 开源软件平台2.4 云端服务平台三 无人驾驶软件技术方向四 无人驾驶软件技能要求 一 前言 之前研究过百度Apollo平台，个人认为其作为一个开源开放的智能驾驶平台很适合初学者学习，官方给出的技术架构也很经典。所以关于无人驾驶方面的技术架构，从Apollo平台入手学习完全可以。同时，本文在了解了无人驾驶技术架构后，
