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
略
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：
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。
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。
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。
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。
