概述
Apollo 技术框架由四个层面组成,参考车辆平台、参考硬件平台、开源软件平台、云服务平台。其中主要模块包括高精度地图、定位、感知、预测、规划、控制等模块. 高精地图是无人车的核心模块,高精地图几乎支持着软件栈的所有其他模块,尤其是定位、感知、规划和决策。 车辆利用激光和雷达数据将这些传感器感知内容与高分辨率地图进行对比进行定位。 无人驾驶车通过深度学习感知这个世界。 预测用于预测其他车辆或行人可能如何移动方法,通过递归神经网络可对其他物体随时间的运动进行跟踪,并使用该时间序列数据预测未来。 无人驾驶车包括五个核心部件,计算机视觉、传感器融合、定位、路径规划、控制。 使用计算机视觉和传感器融合,获取一幅关于无人车在世界上的位置的丰富画面,使用定位确定无人车在这个世界的精确位置,然后使用路径规划来绘制一条通过这个世界到达目的地的路径,通过控制转动方向盘、打开油门、然后踩制动器,沿着该轨迹行驶并最终移动车辆。 Apollo开放式软件层分为三个子层, 实时操作系统、运行时框架、应用程序模块层**。 实时操作系统(RTOS)确保在给定时间内完成特定任务,实时性能是确保系统稳定性和驾驶安全性的重要要求。 Apollo RTOS是Ubuntu Linux操作系统与Apollo内核相互结合的成果。原始Ubuntu系统并非实时操作系统,通过加入Apollo设计的内核,使其成为一个RTOS。 运行时框架是Apollo的操作环境,是ROS的定制版即机器人操作系统。为了使ROS适应无人车,Apollo团队改进了共享内存的功能和性能、去中心化和数据兼容性。Apollo 技术框架
运作方式
最后
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