【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。

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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
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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。
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2. apollo 技术框架

  1. 框架分四层:
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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;
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组合导航:弥补GPS定位失效,就算出当前车辆的位姿信息。
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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)。
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4. 高精地图

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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。
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5. 感知

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完。

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