Autoware.AI入门教程：自动驾驶开源软件解析

"Autoware.AI是开源的自动驾驶软件，包含所有必需的模块，使用ROS1并遵循Apache2.0许可证。文档旨在帮助新人理解其基本结构和运作流程，涉及定位、检测、跟踪和融合等多个关键领域。" Autoware.AI是全球首个全功能开源自动驾驶软件，它整合了所有必要的组件，适用于自动驾驶技术的研发。该软件基于ROS1（Robot Operating System），并且遵循Apache2.0的开源许可条款，允许广泛使用和改进。 在基础概述中，Autoware的核心架构由几个关键部分组成： 1. **定位（Localization）** - **Lidar_Localizer** 使用激光雷达（LIDAR）的扫描数据和预建地图进行正态分布变换（NDT）匹配，确定车辆的全局坐标（x,y,z,roll,pitch,yaw）。 - **Gnss_Localizer** 处理GNSS接收器的NMEA消息，转换为位置信息，也可用作Lidar_Localizer的初始参考。 - **Dead_Reckoner** 利用IMU数据预测车辆位置，同时能对其他定位结果进行插值。 2. **检测（Detection）** - **Lidar_Detector** 通过欧几里得聚类算法处理LIDAR点云，进行目标检测，还可利用VoxelNet和LMNet等深度学习方法进行分类。 - **Image_Detector** 分析摄像头图像，采用R-CNN、SSD或Yolo等算法进行实时多类别目标检测。 - **Image_Tracker** 结合BeyondPixels算法，跟踪图像中的目标，并将其转换为3D空间的跟踪结果。 3. **融合（Fusion）** - **Fusion_Detector** 集合LIDAR点云和摄像头图像信息，通过MV3D等算法进行3D空间的精确目标检测。 - **Fusion_Tools** 进一步处理来自Lidar_Detector和Image_Detector的数据，进行目标信息的融合。 这个文档的104页内容详细介绍了这些模块的工作原理和实现方式，对于新手来说是深入了解Autoware代码结构和功能的重要参考资料。通过学习，开发者能够逐步掌握如何在实际项目中应用这些技术，实现自动驾驶系统的构建和优化。