Apollo自动驾驶实战：从理论到本机演示

" Apollo是一个开放的自动驾驶平台，旨在帮助汽车制造商和自动驾驶领域的合作伙伴构建自己的自动驾驶系统。本教程涉及Apollo的代码结构、核心模块、软件架构、数据流过程以及版本更新内容，并提供了一步步的实战指导。" Apollo平台的核心知识点： 1. **Apollo的定义与目标**： - Apollo是一个开放源码的自动驾驶平台，旨在简化自动驾驶系统的开发过程，允许合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速构建定制化的自动驾驶解决方案。 2. **代码结构**： - Apollo的代码结构包括Docker（用于隔离和管理环境）、Docs（存放文档）、Modules（核心算法模块）、Scripts和Tools等组件。 - Modules下有Perception、Localization、Prediction、高精地图等多个子模块，分别对应感知、定位、预测和路径规划等功能。 3. **软件架构与模块**： - Apollo采用抽象类和工厂方法设计，具有高效和可扩展性。 - 数据流过程：高精地图和定位获取场景信息 -> 感知模块检测障碍物 -> 预测模块预测障碍物轨迹 -> 规划模块规划路线 -> 控制模块执行控制指令。 4. **版本更新**： - 从2.5版开始，引入RelativeMap逻辑单元，允许在无需高精地图的场景中进行自动驾驶，简化Demo搭建。 - 在3.0版本，增强了安全模块，如引入熔断机制，在紧急情况下直接对车辆进行刹车控制。 5. **实战流程**： - 提供了Apollo软件的安装步骤，涵盖了从环境准备到各个模块的配置和运行，帮助用户逐步实践自动驾驶功能。 6. **自动驾驶门槛**： - 自动驾驶技术的开发具有较高的技术要求，需要综合理解高精度地图、传感器融合、决策规划等多个领域。 通过这个进阶课程，学习者可以深入了解Apollo平台的运作原理，掌握如何在本地环境中设置和运行Apollo系统，从而具备构建和调试自动驾驶系统的基础能力。同时，随着版本的迭代，学习者还需要关注Apollo的新特性和改进，以便持续优化和适应自动驾驶的最新发展。