2018-04-05

Apollo传感器方案选型及连接：

图为百度Apollo自动驾驶传感器、计算单元、控制前的连接图，计算系统使用台湾Neousys Nuvo-6108GC工控机，这款工控机使用英特尔双至强E5-2658 V3 12核CPU。主要用来处理激光雷达云点和图像数据。

GPS定位和惯性测量单元方面，IMU 为NovAtel IMU-IGM-A1 ，GPS接收机为NovAtelProPak6。激光雷达使用的是Velodyne HDL-64E S3，通过以太网连接工控机，水平视野360°，垂直视野26.9°，水平角度分辨率为0.08°，距离精度小于2cm，可探测到120m的汽车或树木。视觉系统使用Leopard ImagingLI-USB30-AR023ZWDR with 3.0 case，通过USB连接到工控机。使用安森美的200万像素1080p传感器AR0230AT和AP0202 ISP。FOV为广角58度，有效距离大约60-70米。毫米波雷达采用的是Continental ARS408-21，连接至CAN卡。CAN卡为德国ESD CAN-PCIe/402-B4。

Apollo的定位技术

先进的无人车方案肯定不能完全基于RTK，百度Apollo系统使用了激光雷达、RTK与IMU融合的方案，多种传感器融合加上一个误差状态卡尔曼滤波器使得定位精度可以达到5-10厘米，且具备高可靠性和鲁棒性，达到了全球顶级水平。市区允许最高时速超过每小时60公里。

激光雷达定位首先要提前制作一幅无人车将要行驶地区的激光雷达点云定位地图，包含有激光雷达强度成像图和高度分布图，这张图通常是地图厂家用测绘级激光雷达完成的。目前全球绝大多数厂家包括Waymo、福特、通用等都是如此。