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《自动驾驶汽车平台技术基础》书籍的笔记.
3.其他自动驾驶开发平台
自动驾驶平台分类如下表所示：
| 平台主打技术 | 企业代表 | 功能介绍 |
| 高性能运算 | NVIDIA DRIVE | 提供从底层运算、操作系统层、软件算法层及应用层在内 的全套可定制的解决方案 |
| IntelGo | 包括CPU、FPGA及面向深度学习的硬件加速技术在内的灵活架构 | |
| 恩智浦Blue BOX | 基于Linux系统打造的开放式计算平台，可供主机厂和以及 供应商开发、试验自己的自动驾驶汽车 |
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| 传感器等硬件技术 | 西门子Mentor:DRS360 | 突破目前的实时和高分辨率传感技术，充分利用各类传感手段 包括雷达、LiDAR、图像和其他传感器，实时捕获、融合及利用原始数据 |
| 移动开发平台 | 丰田：e-Palette | 根据用户的需求，开放平台控制功能，合作商可以安装自己的 自动驾驶子系统，更像是一个可以更换不同车体的移动底盘 |
| 模块化软硬件技术 | 禾多科技：轩辕平台 | 提供包括线控能力、传感器和计算设备、基础软件3大部分， 支持L2～L5级别的自动驾驶开发工作 |
| 伟世通：DriveCore | 能够给主机厂提供一个模块化可扩展平台，可用于对象分类、 检测、路径规划和执行开发人工智能和机器学习算法 |
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| Applannix自动驾驶开发平台 | 为汽车制造商、卡车制造商和一级供应商提供所需的硬件、 软件及集成和工程服务，以加快其公路和越野自动驾驶车辆的开发项目 |
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| 恩智浦：Automated Drive Kit | 提供软件支持的自动驾驶汽车应用开发和测试平台。借助 该套件，汽车制造商和供应商能够在开放灵活的平台上 快速开发、测试和部署自动驾驶算法和应用。 |
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| 仿真环境 | 微软AirSim | 为研究提供现实环境、车辆动力和感知仿真环境，用于测试 人工智能系统的安全性，保证自动驾驶汽车的安全 |
- NVIDIA DRIVE平台
- NVIDIA DRIVE平台介绍
- 2017年9月，在NVIDIA GPU技术大会中国站上，NVIDIA发布了开放式自动驾驶平台NVIDIA DRIVE，并表示将为合作伙伴提供从底层运算、操作系统层、软件算法层及应用层在内的全套可定制的解决方案，支持 L 3 ～ L 5 {\rm L3～L5} L3～L5级的自动驾驶；
- 2018年1月，NVIDIA公布了其 A I {\rm AI} AI自动驾驶汽车平台NVIDIA DRIVE的详细架构；基于NVIDIA的DRIVE架构，汽车厂商可以构建和部署具有功能安全性并符合ISO 26262等国际安全标准的自动驾驶乘用车和卡车；
- NVIDIA DRIVE属于端到端的开放式自动驾驶平台，支持 L 3 、 L 4 、 L 5 {\rm L3、L4、L5} L3、L4、L5的自动驾驶，开放软件栈包含了ASIL-D OS、深度学习、计算机视觉SDK和自动驾驶应用；
- 合作伙伴可以利用NVIDIA平台整合的深度学习、传感器融合和环绕立体视觉等技术，基于Drive PX打造自动驾驶软件，其可以实时了解车辆周围的情况，完成精确定位并规划出最为安全高效的路径；
- NVIDIA DRIVE平台组成
- Drive PX：奠定了整个系统运算能力和 A I {\rm AI} AI特征；
- 操作系统DRIVE OS：该操作系统可由企业自主定义，可满足汽车安全最高等级ASIL-D；
- 适用于自动驾驶技术的软件开发套件SDK-DriveWorks；
- 自动驾驶应用DRIVE AV：这是自动驾驶汽车的软件栈；支持包括立体视觉、环境感知、自定位和路径规划等功能；
- NVIDIA DRIVE技术方案
- NVIDIA DRIVE是可扩展的 A I {\rm AI} AI自动驾驶平台，该架构适用于各种配置，其中包括一个运行功率为 10 W {\rm 10W} 10W的被动冷却移动处理器及拥有4个高性能 A I {\rm AI} AI处理器的多芯片处理，可实现 L 5 {\rm L5} L5级自动驾驶；
- NVIDIA DRIVE平台将深度学习、传感器融合和环绕视觉技术相结合，可以实时理解车辆周围的环境变化，在高清地图上精确定位自身，还可以规划前方的安全路线，此平台基于多样化且冗余的系统架构设计，用于支持自动驾驶安全功能最高级别 A S I L − D {\rm ASIL-D} ASIL−D.
- 传感器融合：NVIDIA DRIVE系统可以融合多个摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波传感器中的数据；这让算法得以准确理解汽车360°全方位环境，从而提高可靠图像；
- 人工智能和深度学习：NVIDIA AI平台基于深度学习构建，统一的架构允许事先在数据中心的系统上训练深度神经网络，然后再部署到汽车；
- NVIDIA DRIVE软件：借助DRIVE平台软件，合作伙伴可以开发能加快自动驾驶汽车生产的应用程序；该软件包括软件库、框架和源代码包，可供开发人员和研究人员优化、验证和部署自己的工作；
- NVIDIA DRIVE IX软件：NVIDIA DRIVE IX软件开发套件能够借助车身内外的传感器，为驾驶员和乘客提供 A I {\rm AI} AI辅助功能；
- NVIDIA DRIVE平台介绍
- 因特尔 I n t e r l G o {\rm InterlGo} InterlGo平台
- 2017年，英特尔发布了全球首个应用 5 G {\rm 5G} 5G技术的自动驾驶平台 I n t e l G o {\rm IntelGo} IntelGo，旨在连接汽车与云计算服务；
- I n t e l G o {\rm IntelGo} IntelGo自动驾驶开发平台提供了一种灵活的架构，包括中央处理单元( C P U {\rm CPU} CPU)、现场可编程门阵列 ( F P G A ) ({\rm FPGA}) (FPGA)及面向深度学习的硬件加速技术；
- 这种架构同时具有独特、优化的并行和顺序处理能力，能够将自动驾驶工作负载归类为需要高效处理的计算类型；
- 2018 C E S {\rm CES} CES展上，英特尔公布了升级后的全新的自动驾驶平台，该平台整合了汽车级英特尔凌动处理器和 M o b i l e y e E y e Q 5 {\rm Mobileye \space EyeQ5} Mobileye EyeQ5芯片，为 L 3 ～ L 5 {\rm L3～L5} L3～L5级别自动驾驶提供具备可扩展性和多功能性平台；
- 恩智浦 B l u e B o x {\rm BlueBox} BlueBox平台
- 2016年，恩智浦在恩智浦技术论坛( N X P F T F T e c h n o l o g y F o r u m {\rm NXP \space FTF \space Technology \space Forum} NXP FTF Technology Forum)上发布了一款名为 B l u e B o x {\rm BlueBox} BlueBox的计算平台，主要用于帮助主机厂生产、测试自动驾驶汽车；
- B l u e B o x {\rm BlueBox} BlueBox平台是一款基于 L i n u x {\rm Linux} Linux系统打造的开放式计算平台，可供主机厂和一级供应商开发、试验自己的自动驾驶汽车；
- 西门子 M e n t o r D R S 360 {\rm Mentor \space DRS360} Mentor DRS360平台
- D R S 360 {\rm DRS360} DRS360自动驾驶平台是西门子的业务部门 M e n t o r {\rm Mentor} Mentor分布 M e n t o r A u t o m o t i v e {\rm Mentor \space Automotive} Mentor Automotive推出的一个自动驾驶解决方案；
- 该平台可突破目前的实时和高分辨率传感技术，能够充分利用各类传感手段实时捕获、融合及利用原始数据；
- D R S 360 {\rm DRS360} DRS360平台不仅可以极大改善延时问题，同时可显著提升传感器精确度和整体系统效率，可满足 L 5 {\rm L5} L5级自动驾驶车辆的要求，可从较低的 A D A S {\rm ADAS} ADAS层级一直扩展到完全自动驾驶层级；
- 该平台极大地简化了物理总线结构、硬件接口和复杂度及由时间触发的以太网主干架构，打造出更为精简的数据传输架构，从而进一步缩短系统延时；
- 该架构还利用集中且未经筛选的传感器数据实现适应环境的冗余度和动态解析，以此确保更高的精确度和可靠性；
- 该解决方案拥有经过优化的信号处理软件、高级算法，及经过计算优化且可用于进行机器学习的神经网络；
- 禾多科技轩辕平台
- 2017年，禾多科技推出轩辕平台，旨在为其他公司提供一个开发自动驾驶技术的车辆平台，以提升其研发速度；
- 轩辕平台提供线控能力、传感器和计算设备、基础软件三大部分，支持 L 2 ～ L 5 {\rm L2～L5} L2～L5级别的自动驾驶开发工作；
- 从功能上说，轩辕平台的车辆能够实现对车辆的加速、制动、方向盘，及挡位、转向灯、警示灯、电子驻车制动等系统的控制；
- 硬件层面，轩辕平台支持 C A N {\rm CAN} CAN总线和以太网两种接口，且支持激光雷达、毫米波雷达、 C A N {\rm CAN} CAN网关、 H M I {\rm HMI} HMI等多种设备；
- 伟世通 D r i v e C o r e {\rm DriveCore} DriveCore平台
- 在 C E S 2018 {\rm CES2018} CES2018展上，伟世通推出了旗下首款自动驾驶技术平台—— D r i v e C o r e {\rm DriveCore} DriveCore；
- D r i v e C o r e {\rm DriveCore} DriveCore希望能够给主机厂提供一个模块化可扩展平台，可用于为对象分类、检测、路径规划和执行开发人工智能/机器学习算法；
- 允许汽车厂商能够自由选择不同的硬件与软件、算法，自行组装出一个自动驾驶系统；
- D r i v e C o r e {\rm DriveCore} DriveCore是专门针对自动驾驶研发的安全可靠的域控制器，由硬件、车载中间件和基于 P C {\rm PC} PC的软件开发工具套件组成，整合了全数字仪表、先进车载显示屏技术、驾驶人监测、抬头显示，及伟世通先进的软件开发工具，可以整合一系列来自不同厂家的软件、硬件平台，如摄像头、激光雷达等传感器数据；
- D r i v e C o r e {\rm DriveCore} DriveCore平台组成：
- C o m p u t e {\rm Compute} Compute：模块化可扩展的硬件计算平台，针对 L 3 {\rm L3} L3及 L 3 + {\rm L3+} L3+级自动驾驶技术； D r i v e C o r e {\rm DriveCore} DriveCore不依赖于某个特定的中央处理单元，而是可以支持多种处理器；
- R u n t i m e {\rm Runtime} Runtime：车载中间件，提供安全框架，实现应用与算法的实时通信； R u n t i m e {\rm Runtime} Runtime在支持传感器融合的同时，还支持传感器抽象 ( S e n s o r A g n o s t i c ) ({\rm Sensor\space Agnostic}) (Sensor Agnostic)，当更先进的传感器出现，可以随时对传感器进行升级；
- S t u d i o {\rm Studio} Studio：提供给开发人员的基于 P C {\rm PC} PC的软件开发工具，使汽车制造商可以为算法开发人员搭建生态系统，加速基于传感器的人工智能算法的开发，包括物体识别、摄像头车道识别算法的模拟、验证、测试环境；
- A p p l a n n i x {\rm Applannix} Applannix自动驾驶平台
- 美国 T r i m b l e {\rm Trimble} Trimble旗下子公司 A p p l a n i x {\rm Applanix} Applanix推出了一款自动驾驶开发平台，将为汽车制造商、卡车制造商和一级供应商提供所需的硬件、软件及集成和工程服务，以加快其公路和越野自动驾驶车辆的开发项目；
- 该平台将定制化的集成和工程服务与 A p p l a n i x {\rm Applanix} Applanix的 G N S S {\rm GNSS} GNSS惯性定位技术相结合，在开发和商业化周期的各个阶段推进自动驾驶车辆开发项目；
- 该平台可提供一个完全定制化的导航解决方案，包括集成和工程服务，经过现场测试的硬件和专有软件，以实现高度精确的定位；
- 该导航解决方案能够与所有传感器配合使用，包括多台摄像机、激光雷达和超声波传感器；同时， A p p l a n i x {\rm Applanix} Applanix技术能够对车辆周围的360°全方位环境进行高度精确的评估，包括静态和动态对象；
- 恩智浦 A u t o m a t e d D r i v e K i t {\rm Automated \space Drive \space Kit} Automated Drive Kit平台
- A u t o m a t e d D r i v e K i t {\rm Automated \space Drive \space Kit} Automated Drive Kit是一款提供软件支持的自动驾驶汽车应用开发和测试平台；
- 借助该平台，汽车制造商和供应商能够在开放灵活的平台上快速开发、测试和部署自动驾驶算法和应用，该平台拥有不断扩展的合作伙伴生态系统；
- 三星 D R V L I N E {\rm DRVLINE} DRVLINE平台
- 在2018 C E S {\rm CES} CES展上，三星公司发布其 D R V L I N E {\rm DRVLINE} DRVLINE自动驾驶平台；
- D R V L I N E {\rm DRVLINE} DRVLINE是一个开放、模块化并可扩充的自动驾驶平台，与第三方从业者、供应商之间进行相互协作，一些元器件可依照需求进行安装或卸载，通过软硬件相结合的方式，进行一定程度的定制化；
- D R V L I N E {\rm DRVLINE} DRVLINE内置了一个由三星和哈曼创建的 A D A S {\rm ADAS} ADAS前置摄像头系统，可用于警告偏离车道、参考前方碰撞、行人检测和自动紧急制动，其功能将满足 N C A P {\rm NCAP} NCAP标准；
- 在软件应用方面与三星 D R V L I N E {\rm DRVLINE} DRVLINE平台合作的厂商有： T T T e c h 、 A I m o t i v e 、 H e l l a A g l a i a {\rm TTTech、AImotive、Hella \space Aglaia} TTTech、AImotive、Hella Aglaia、 R e n o v o A u t o {\rm Renovo \space Auto} Renovo Auto，车载系统品牌有： G r a p h c o r e 、 T h i n C i 、 I n f i n e o n {\rm Graphcore、ThinCi、Infineon} Graphcore、ThinCi、Infineon，通信技术品牌有： A u t o t a l k s {\rm Autotalks} Autotalks和 V a l e n s {\rm Valens} Valens，传感器厂商包括： Q u a n e r g y 、 T e t r a v u e 、 Q c u l i i 、 I n n o v i z {\rm Quanergy、Tetravue、Qculii、Innoviz} Quanergy、Tetravue、Qculii、Innoviz.
- 微软 A i r S i m {\rm AirSim} AirSim自动驾驶仿真平台
- 2017年微软开源了 A i r S i m {\rm AirSim} AirSim的研究项目，用来测试人工智能系统的安全性；
- 2018年，微软的工程师推出了一套 A i r S i m {\rm AirSim} AirSim官方教程，旨在让专家、研究者及自动驾驶领域的新手们快速掌握开发自动驾驶的基本技能；
- 研发 A i r S i m {\rm AirSim} AirSim的目的：为研究提供现实环境、车辆动力和感知，用于测试人工智能系统的安全性，来保证自动驾驶汽车的安全；
- A i r S i m {\rm AirSim} AirSim提供了一组详细的城市三维环境图，为使安全性能得到充分测试，立面的条件可以任意变化，包括红绿灯、公园、湖泊、建筑工地等城市景观的变化；开发人员也可以将系统在各种各样的社区进行测试，如市中心、郊区、农村和建成的工业环境等；
- 丰田 e − P a l e t t e {\rm e-Palette} e−Palette模块化移动平台
- 全新的 e − P a l e t t e {\rm e-Palette} e−Palette平台将搭载 G u a r d i a n {\rm Guardian} Guardian自动驾驶功能；
- 可以根据用户的需求，开放平台控制功能，合作商可以安装自己的自动驾驶子系统；