简单的无人驾驶系统的整体架构如下图所示， 最底层的是车辆平台，主要是三电（转向、驱动、制动）可以线控；然后是硬件平台，无人驾驶汽车刚开始兴起的时候主要是工控机，后来有英伟达的TX2、PX2，现在各无人驾驶玩家都开始有自家提供的硬件平台；再往上，就是操作系统；最上面就是和无人驾驶系统相关的传感器和三大功能模块（感知、决策、控制）。更完善的系统架构，可以参考Apollo的技术框架。
第一课，无人驾驶概览本节课从无人车的运作方式、Apollo开放平台架构、参考车辆与硬件平台、开源软件架构、云服务等方面，带大家全面了解Apollo及无人驾驶，开启无人驾驶入门的学习路径。1.全面了解自动驾驶主要模块Apollo 技术框架由四个层面组成，参考车辆平台、参考硬件平台、开源软件平台、云服务平台。其中主要模块包括高精度地图、定位、感知、预测、规划、控制等模块，后续的课程也将围绕这
转载
2023-07-22 14:00:49
167阅读
https://www.icourse163.org/learn/SEU-1207599802?tid=1450720774#/learn/content?type=detail&id=1216667823 https://study.163.com/series/1202817601.htm TU
转载
2020-05-10 23:32:00
223阅读
2评论
资料来源：长江证券1.1 长江证券 2015/12 逻辑思路类似：IT 企业和汽车企业选择路径有所差异。IT 企业使用激光雷达+高精地图+人工智能直接实现无人驾驶，汽车企业将从辅助驾驶逐步进入自动驾驶。不管哪条路径，智能和网联是实现汽车高度自动化的基础，单车的智能将先行与交通的智能。以环境感知和电控执行为核心的ADAS 肩负着提高安全和通向无人驾驶的使命，将在汽车智能化不断提高中进入快速成长期。
1.提出无人驾驶演进的五个维度：消费者接受度、技术整合度、生态体系、立法、基础设施投资； 2.无人驾驶的关键技术：环境感知技术、定位导航技术、路径规划技术和决策控制技术。（分类有待商榷，比如V2X通信技术等未包括） 给出SAE给的最新L0-L5的无人驾驶定义：自动驾驶分级名称（SAE）定义（SAE）NHTSASAE00无自动化无自动驾驶，由人类驾驶员全权操控汽车，可以得到警告或
转载
2023-08-08 16:06:49
135阅读
一、无人驾驶架构 一个系统，架构是比较重要的。架构的好坏直接决定了系统是否稳健、后续是否容易扩展等问题。无人驾驶系统，一般分层的架构。如下图所示，是一个无人驾驶系统的分层架构，整个系统分为感知层、规划层、控制层。二、感知层 在无人驾驶系统中，算法就相当于是一个人类驾驶员，感知就相当于是人类的
转载
2023-08-08 00:50:27
0阅读
无人驾驶技术概述（一）L4系统架构硬件概述 Apollo为例硬件1.感知传感器 摄像头，激光雷达，毫米波雷达，超声波2.定位传感器 IMU，200HZ GNSS（GPS,北斗，伽利略）（分米级），无人车一般使用RTK(载波相位差分技术)定位（两个） ，10HZ3.车载计算单元（IPC，工控机）4.线控系统（整个车体）软件1）RTOS操作系统（对应到手机linux） 2）framework （ios
转载
2023-08-08 15:42:55
84阅读
Apollo(阿波罗)是于2017年4月19日，百度向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供的一个软件平台。视频课程连接 http://bit.baidu.com/Subject/index/id/16.html 百度Apollo联合北京大学开设的Apollo自动驾驶暑期课程 http://apollo.auto/devcenter/devcenter_cn.html&
转载
2023-08-19 23:02:57
169阅读
近年来，随着人工智能和物联网技术的快速发展，无人驾驶汽车受到学术界、产业界极大关注，无人驾驶概念持续火热。从概念定义来看，智能驾驶汽车是一种自动化载体，能够部分或者全面代替驾驶员进行驾驶行为，无人驾驶汽车是智能汽车发展的最高形态。从原理角度看，无人驾驶控制系统模拟人类的驾驶方式，由传感器、控制器、执行器组成，对应感知、决策、执行三大功能模块。从技术角度看，无人驾驶在实现的过程中需要融合和运用多种技
转载
2023-08-08 00:50:37
954阅读
本周CSDN_AI为您准备了《程序员》杂志中的无人驾驶技术系列文章，共7篇。1. 光学雷达（LiDAR）在无人驾驶技术中的应用本文为《程序员》无人驾驶技术系列的开篇。无人驾驶汽车的成功涉及高精地图、实时定位以及障碍物检测等多项技术，而这些技术都离不开光学雷达（LiDAR）。本文将深入解析光学雷达是如何被广泛应用到无人车的各项技术中。文章首先介绍光学雷达的工作原理，包括如何通过激光扫描出点云；然后详
传感器标定是无人车最基础也是最核心的模块之一。作为软件层提供的第一项服务，标定质量和准确度极大地影响着感知、定位地图、PNC 等模块。在 Apollo 开源自动驾驶平台中，我们提供了丰富的多传感器标定服务，如激光雷达、惯导、摄像头、多普勒雷达等多种传感器之间的标定。算法覆盖常规 Level 2-Level 4 级别自动驾驶的传感器配置和标定需求。在本文中，我们将从 L4 传感器标定中两项核心服务（
在如今科技高速发展的时代，人工智能正快速跻身于人们的生产生活中，不断为经济社会的发展注入新动力，而自动驾驶(AV)作为近几年的黑科技，已然成为人工智能领域里最重要的方向之一。自动驾驶系统根据其智能程度可分为多个等级。目前，业界主要采用美国国家公路交通安全管理局和美国高速公路安全管理局对分级标准的定义，将其从低到高依次分为L0、L1、L2、L3、L4与L5，即从无自动化到完全自动化。说到
转载
2023-08-08 00:50:19
66阅读
课程简介：本次课程我们讲解常用的控制算法——PID控制器。我们的课程在本章节就算完成了，不过这只是入门级别的课程，如果想理解更多的课程，可以关注无人驾驶，让我们一些快乐的学习无人驾驶的知识吧。本次课程可能有些知识点比较困难，所以你需要多加思考和记忆，那就让我们开始吧。对了这次课程算法较多，大家一定不要中途放弃，最后一堂课了，要加油哦！一、简介控制是驱动车辆前行的策略。对于汽车而言，最基本的控制输入
## 如何实现Java无人驾驶
### 1. 流程概述
在实现Java无人驾驶的过程中，我们需要先获取传感器数据，再进行数据处理和决策，最后通过执行器控制车辆的动作。以下是整个流程的步骤概述：
```mermaid
gantt
title Java无人驾驶流程
section 获取传感器数据
采集传感器数据 :done, 2021-08-01, 1d
Apollo平台是国内自动驾驶领域的领航者，其优秀的架构和开放的平台对自动驾驶生态的发展起到了开创性的作用。本人主要从事自动驾驶控制和部分规划方向，我将以Apollo平台为参考，逐步讲解自动驾驶控制、规划算法，及代码实现。 We choose to go to the moon in this decade
什么是机器视觉？顾名思义，简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼来测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。该过程和人眼视网膜成像，随后传输至大脑分析处理后，指导人的四肢去完成动作指令原理相似。正是由于机器视
自动驾驶6个等级：L0：无自动驾驶功能。 L1：有横向或纵向的功能，横纵向不能联合控制； L2：横纵向能联合控制，但驾驶员对一切场景负责； L3：功能与L2基本相同，最大区别在于L3在部分场景不需要驾驶员负责； L4：大部分场景不需要驾驶员负责； L5：所有场景都不需要驾驶员负责。划分等级的因素：1，功能。（L0-L2） 2，责任。（L3-L5）决策规划算法包括3个主要模块：1，导航规划算法模块：
上一次的分享里，我对百度Apollo 1.0和Apollo 1.5所用到的传感器及控制器进行了介绍。 可以得到一个结论：实现越复杂的功能，所需要的传感器越多，对控制器的性能要求也越高。 今天的分享，我会结合Apollo 1.0和Apollo 1.5所开放的模块，谈谈我对百度Apollo技术框架的理解。并告诉大家不写代码，如何成为自动驾驶工程师。正文先上一张百度Apo
转载
2023-08-08 15:43:08
136阅读
点赞
1评论
引言：我们已经拉开了全自动无人驾驶的序幕，在幕布之后是我们精彩的未来，但你可能不知道的是无人驾驶系统是一个复杂的系统，系统主要由三部分组成：算法端、Client端和云端。算法端从传感器原始数据中提取有意义的信息以了解周遭的环境情况，并根据环境变化做出决策。跟随本文一起简单了解下无人驾驶算法吧。本文选自《第一本无人驾驶技术书》。 算法系统由几部分组成：第一，传感，并从传感器原始数据中提取有意义信息
转载
2017-05-27 15:11:16
688阅读
盘点几款在无人驾驶研究中可以使用的开源模拟平台，包括Carla、AirSim、Udacity self-driving car simulator、Apollo、Autoware。个人研究无人驾驶的门槛确实挺高：一方面是由于无人驾驶是涉及到车辆定位，物体检测、跟踪，路径规划等一系列复杂的课题，另一方面是由于没有自动驾驶实验室和实验基地的支撑，研究的算法无法验证和落到实处。无人驾驶汽车在真实上路后所
