【笔记】apollo无人驾驶 - 百度技术学院

文章目录

• 【笔记】apollo无人驾驶 - 百度技术学院（只记录了高精地图+感知）
• 0. 视频链接：
• 1. 知识点
• HD Map 高精地图（lidar 采集的）
• 定位
• 传感器
• 传感器融合
• 2. apollo 技术框架
• 3. 研发流程
• 4. 高精地图
• 5. 感知

【笔记】apollo无人驾驶 - 百度技术学院（只记录了高精地图+感知）

0. 视频链接：

https://www.bilibili.com/video/av56529220/?p=43

1. 知识点

HD Map 高精地图（lidar 采集的）

HD Map: 车道线级别，含红绿灯位置，交通标志位置类别信息。
Intensive Map: 含静态障碍物、电线杆、树。

定位

GPS: 全球定位系统，米级别；
RTK：架基站一样的定位站，10cm 级别；
IMU：惯性导航，提供加速度等信息；
几何定位：根据周围的环境信息类定位，如隧道场景中

传感器

1. lidar 激光雷达：波长是纳米级别的，发出的是激光束，基本沿实现传播，不能绕过雾霾，雨滴。感知和建地图都会用到激光雷达。
2. radar 雷达：全天候的，
3. 摄像头：
4. 毫米波雷达：波长毫米级别，检测距离不够远，倒车使用。

传感器融合

摄像头、激光雷达、毫米波雷达：不同传感器中的对同一个目标感知出的数据不同，最后融合做分割、分类、跟踪。

2. apollo 技术框架

1. 框架分四层：
   

3. 研发流程

1. 软件在环（测试）：仿真软件平台上进行软件测试；
   

组合导航：弥补GPS定位失效，就算出当前车辆的位姿信息。

被扫描的物体上至少有4到5条线，障碍物才能被识别（分类）出来，Velodyne 64线 0.4度分辨率下，激光雷达的有效的感知距离是50米。50米之外的只能检测到但不能识别（分类）。

4. 高精地图

四个公司的建图方案，百度是左上角那种，摄像头+激光雷达建图。

5. 感知

完。