Apollo无人驾驶课程笔记 第一课-无人驾驶概览

把之前看的百度Apollo官网的自动驾驶课程做一个学习笔记,记录学习过程。
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第一课的内容其实就是一些宏观上的认识。
概述部分其实也没有什么太重要的内容,就是简介了一下无人驾驶的“安全性”“便捷性”以及统一调度所带来的各行业的革命性影响。不过个人感觉,这些只能说是一个大的趋势,至于离这样的世界还有多远,就没有一个确切的说法了。只能说是尽量去做把!正所谓“哪管什么真理无穷,进一寸有进一寸的欢喜”!
话不多说,直接开始!

1.欢迎学习Apollo课程

2.你将学到什么?

课程概述,略。

3.什么是无人驾驶?

我们为什么需要无人驾驶?
主要是三个方面:

1、安全:人类驾驶员开车确实经常容易出问题,全球每年车祸也是屡见不鲜,致死率也是非常高的。不过这里可能有人会说了:”无人驾驶不也整天被报导各种事故吗!“话虽如此,但正如开篇所说,无人驾驶是一个大的趋势,也是一个新生事物,法拉第刚发现电磁感应现象的时候也有很多人认为没啥用。所以我认为应该给无人驾驶多一点时间,一个婴儿总会有长大的一天。

2、不再需要驾车培训和考试:无人驾驶汽车可以自己去学习,不需要人类再去考驾照了。理想很丰满。

3、方便:带来了统筹,更加便捷合理。

关于自动驾驶等级的分类,这里采用的是0~5级分类:
在这里插入图片描述

L0是完全由驾驶员控制,可能连ABS都没有,现在这样的车辆可能已经没有了,因为国标要求现在是必须具备ABS功能的。

L1是驾驶员辅助,车辆提供一些基本的辅助,adas的初步应用,例如定速巡航功能。

L2是部分自动化,如ACC自适应巡航控制、LKAS车道保持辅助系统等。驾驶员需要实时监控并做好接管的准备。

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L3是有条件的自动化。驾驶员此时可以基本不干预驾驶,但仍然需要随时接管车辆驾驶。

L4是高度自动化,是无人驾驶的真正开始,此时不需要人类介入,可以没有方向盘或油门、刹车等控制装置,原则上只要有地图的地方就能实现自动驾驶。百度Apollo已经开始量产此方案,在限定园区环境下的L4无人驾驶,阿波龙应该就是。

L5是完全自动化,车辆可以完全自动驾驶,只要人类能到的地方,无人驾驶车一样可以到达,甚至比人类更高效更安全。

4.Sebastian欢迎辞

略。

5.无人驾驶车的运作方式

这篇是David silver在TED的演讲,不得不说是非常有意思的哈哈哈哈哈哈。

这里介绍了一下无人驾驶的“国内外现状”。DARPA是一个十分重要的节点。话说各种技术的创新,一开始也往往是从军事项目开始,即使是“互联网”也不例外。
在这里插入图片描述
无人驾驶的关键技术:计算机视觉、传感器融合、定位、规划以及控制
在这里插入图片描述
无人驾驶汽车在某种意义上也的确就是轮式机器人。所以要弄清楚哲学三问:我是谁,从哪来,到哪去?也就是要弄清楚周围环境(感知)、具体位置(定位)、目的地(规划),并且由什么方式去实现(控制)。

6.Apollo团队与架构

略。

7.参考车辆与硬件平台

关于Apollo的软硬件,其实可以直接看百度开源的代码。硬件方面大家用的其实都差不多,核心竞争的点还是在算法层面上。

8.开源软件架构

开放软件架构共分为三层:实时操作系统、运行时的框架和应用程序模块层

实时操作系统(RTOS)可以确保在给定时间内完成特定任务,实时指的是能够进行及时分析操作。Apollo RTOS是由Ubuntu Linux加Apollo内核组成。

运行时的框架是Apollo的操作环境,它是ROS(机器人操作系统)的定制版,即Apollo将ROS作为在RTOS上运行的软件框架。

Apollo对ROS进行了改进,如:共享内存的功能和性能、去中心化、数据兼容性等。RTOS修改了很多ROS中不适用于无人驾驶的机制:例如ROS master,例如Node中关于数据的定义方式,采用protobuf格式。关于ROS的学习,可以参考古月居大佬的视频。

9.云服务

Apollo提供了云端服务功能,只要你能联网并拥有许可账户,即可同云端进行通信,不仅仅可以完成数据的存取访问,也可以获得软件服务,包括高精度地图、仿真环境、数据平台、安全、空中升级软件以及DuerOS等。
关于云服务,这也的确是无人车发展的一个趋势。各个模块之间的相互协作,云是至关重要的。

10.&11

一直说审核未通过,包含广告,真是醉了。难道是这个标题有广告的嫌疑?删了试试看!
这个课程之前我也学习过一些,感觉马马虎虎吧,最关键的代码能力其实并不会有太强的提升,都是在写好的框架里修修改改,不过对于整个一套系统的运作还是很有帮助的。

第一课大概就是这样。

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