百度Apollo进阶课程:开源模块详解与云端服务架构
在Apollo进阶课程的第四个部分中,主要聚焦于开源模块的深入解析。百度的自动驾驶技术框架被设计为四层结构:线控车辆平台(ReferenceVehiclePlatform)、参考硬件平台(ReferenceHardwarePlatform)、软件开放平台(OpenSoftwarePlatform)和云端服务平台(CloudServicePlatform)。 首先,基础的线控车辆平台是技术实施的基础,所有相关的硬件和软件都需集成在此,确保车辆能够运行。计算平台(computing unit),如英伟达的Drive PX,负责处理来自各种传感器的信息,如相机(Camera)、激光雷达(Lidar)、毫米波雷达(Radar)和全球定位系统(GPS)等。这些传感器各有其功能,比如毫米波雷达能穿透微小障碍,而激光雷达如1550纳米版本因其波长远离可见光,对人体伤害较小,但成本较高。 参考硬件平台不仅包含计算单元和传感器,还涉及人机交互设备(HMIDevice)和黑匣子(用于数据记录和技术追踪),确保系统的全面性。在这个平台上,百度展示了其技术实力,尤其是在实时操作系统上的开源软件组件,如mapengine,它涵盖了定位、感知、规划和控制等核心功能。 上层的软件开放平台是整个框架的核心开源部分,用户可以直接在GitHub上获取和贡献代码。它构建在实时操作系统之上,具备底层框架和消息分发机制,使得开发者可以在此基础上扩展和定制自己的自动驾驶解决方案。 最顶层是云端服务平台,这是实现高度自动化和智能化的关键。云端提供诸如高清地图(HDMap),由百度子公司负责数据采集,这对于自动驾驶车辆的路径规划至关重要。此外,云端还支持模拟(Simulation)环境,用于测试和理解复杂的道路情况。DataPlatform负责数据存储和分析,Security关注系统的安全防护,OTA(Over-the-Air更新)则允许远程软件升级,而DuerOS作为人工智能助手,进一步提升用户体验。 2017年7月发布的Apollo 1.0版本标志着里程碑式的循迹自动驾驶技术推出,车辆通过记录并模仿人类驾驶行为来实现自主导航。随着版本的迭代,Apollo不断集成更多的云服务,加强了与云端的交互,为实现全自动驾驶的目标奠定了坚实的基础。通过这一系列开源模块,百度 Apollo展示了其在自动驾驶领域的全方位布局和技术优势。
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