Apollo自动驾驶架构详解

“进阶课程㊲丨Apollo自动驾驶架构介绍” 本文将深入探讨Apollo自动驾驶架构，这是一个由百度开发的开源自动驾驶平台。Apollo系统依赖于复杂的硬件和软件组件，以实现安全高效的自动化驾驶。其架构分为四个主要层次：车辆平台、传感器层、核心软件层和云服务层。 首先，车辆平台是整个架构的基础，负责执行由Apollo生成的控制指令。车辆必须具备线控能力，即能够接收并执行如换挡、加速、减速和转向等命令。在Apollo 3.0之前，这些车辆被称为参考平台，而在之后，百度推出了开放车辆认证平台，明确了车辆需具备的线控功能和性能指标，使得任何符合标准的车辆都可以经过改装来运行Apollo系统。 传感器层是感知环境的关键部分，包括激光雷达、摄像头、GPS/IMU、毫米波雷达和超声波雷达。其中，GPS/IMU用于高精度定位，摄像头主要用于红绿灯识别，而主激光雷达则用于环境感知，例如百度内部使用的Velodyne 64线雷达和禾赛的Pandora。此外，Apollo还支持不同线数的其他雷达型号，如16线的速腾聚创和镭神科技产品。毫米波雷达用于远距离障碍物检测，超声波雷达则适用于近距障碍物检测。人机交互界面（HMI）设备，如平板电脑，用于用户与车辆的交互，而Blackbox则记录关键数据，类似于飞机的黑匣子。 核心软件层是Apollo的神经系统，包含实时操作系统（RTOS）、感知模块、决策模块和控制模块。Apollo使用定制化的RTOS以确保实时性，并在此基础上构建了软件堆栈。中间层可能包括各种算法模块，如计算机视觉、深度学习和传感器融合，这些模块共同处理来自传感器的数据，进行目标检测、路径规划和车辆控制。 最后，云服务层提供了远程数据处理和分析能力，包括地图更新、高精度定位服务、车辆状态监控以及数据分析。通过云服务，Apollo能够进行大规模的数据处理和学习，不断提升自动驾驶系统的智能水平和安全性。 总结来说，Apollo自动驾驶架构是一个综合性的系统，涵盖了从硬件到软件的所有关键元素，旨在实现安全、智能的自动化驾驶。通过不断的版本迭代和开放平台策略，百度持续推动着自动驾驶技术的发展和应用。