Ａｐｏｌｌｏ百度云智学苑课程开源模块讲解定位

高精度地图－－车道线级别；（给定更多信息给车辆，减少汽车的计算量）

静态地图，识别处静态特征，如电线杆等，同时也不用过于担心静态特征的变化导致定位出错，除非地震或大范围的施工，否则不会影响那么大，因为地位是多传感器融合；

 

Localization(定位):

ＲＴＫ定位：　大道１０ｃｍ精度，车和基站的距离不超过１５公里，但信号丢失时会出现跳变；

ＩＭＵ：　积分会有误差，因此ＧＰＳ－ＲＴＫ需要和ＩＭＵ进行融合，目前国内有很多厂商输出了组合导航

Lidar: 对环境要求高，波长比较长，因此雾霾会有严重影响；Ｒａｄａｒ波长短可绕过雾霾，是全天候的；

Ｃａｍｅｒａ：可识别颜色　　如红绿灯；未来的Ｖ２Ｘ可能可以去除红绿灯识别，但鲁棒性成为大挑战，一旦路测设备故障车辆如何形驶？

线控控制：做到速度的多阶倒数目的是做到让人感受不到不平滑的情况；

Ｌｉｄａｒ：１５５０纳米的激光距离人眼可见光比较远，因此可以做的功率大，然后感知距离就远；

　　　　　　９５５０纳米距离人眼可见光较近，因此一般功率不大；

１．５实现固定车道行驶；

2.0基本

２.5简单城市道路，高速场景＋了视觉；

3.o　园区自动驾驶解决方案；目前还没理解ａｐｏｌｌｏ3.0如何实现自动泊车

 

安全意识：

1、ＡｓｉｌＤ级别，１０亿小时一次故障；

２、ＩＳＯ２６２６２

function safe&Security

function safety covered by ISO26262,but not cover Security. ISO26262是人类安全的极限，安全是有极限。德系车做了非常多的安全认证，买车时需要看是否明确告知过了安全认证，毕竟国内的吃减配严重；

阿波龙：１６线激光、几万的组合惯导；但ａｐｏｌｌｏ只开源了６４线的数据，因此要降配置需要自己建地图；

激光点云方法

 

视觉定位：

两种特征：车道线；路边特征；