apollo自动驾驶教程学习笔记-Apollo硬件开发平台介绍

课程链接：http://bit.baidu.com/Course/detail/id/274.html’
老师：王石峰 百度自动驾驶硬件产品经理

课程概述

这节课程主要讲了有关于apollo硬件的背景知识。
这节课中，我认为投身于智能驾驶，需要懂一些车辆工程中的知识。
安全是自动驾驶中的最重要一环，自动驾驶研发的流程分为四个阶段：

1. 软件在环：基于仿真模拟
2. 硬件在环：基于硬件平台
3. 车辆在环：基于车辆执行
4. 司机在环：基于实际道路

硬件系统组成

三个大的部分：感知、决策、控制。

1. 感知
   主要就是传感器群，具体又分为：

   • 车辆运动：速度、惯性、角度传感器、GPS
   • 环境感知：激光雷达、超声波、毫米波雷达、V2X、摄像头
   • 驾驶员监控：摄像头、生物电

2. 决策
   主要是计算单元，包括中央处理器和黑盒子等。

3. 控制
   主要是与车辆控制相关的单元，包括：

   • 车辆控制：制动、转向、发动机、变速箱
   • 警告系统：车辆的运行警告

后边一些零散记录的笔记

• L1和L2的车辆已经可以量产，其中的算法需要考虑避免误检；L3+的车辆是像百度等智能驾驶业务部门在研发的车型，其中的算法需要考虑避免漏检。
• 刹车距离分为两种，第一种是通过摩擦力物理定律算出来的理论刹车距离；第二种是考虑了系统的响应延迟后的刹车距离。
• 激光雷达通常比较重，安装到车顶，这是导致车辆出事故后经常侧翻的一个原因。
• 车辆上使用的激光雷达通常是多线的，如百度用的Velodyne是64线的，有效感知距离是50米。
• 现在百度apollo的一个硬件设计方案是将所有前置传感器的数据在一个sensor box中做数据融合，这个sensor box是一个由fpga组成的运算单元，作为决策机构的前置运算机构。sensor box做融合需要考虑到时间戳同步。
• 像恩智浦、瑞萨等做汽车电子的公司，生产了一些SOC，将SLAM等算法集成到芯片上并嵌入到传感器内部，实现边缘计算，进一步的降低功耗和体积。
• CPU生产分为三个阶段：芯片设计、芯片制造、芯片封装。
• 线控机构就是指汽车的执行控制机构，有三个主要部件：减速控制（刹车）、转向控制（方向盘）、加速控制（油门）。
• 智能驾驶在线控方面的发展趋势，分为三个阶段：1.0版，对踏板和方向盘进行改装；2.0版，对ADAS系统进行借用，破解CAN通信协议；3.0版，车辆定制，同时做冗余备份；

Apollo硬件开发平台

百度的apollo的硬件开发平台也是开源的，开发者可以贡献自己的设计，参考开源工程中的设计。硬件开发平台尽可能的实现HAL硬件抽象层，来分隔上层软件和硬件接口，从而可以最大灵活度的集成硬件设备到工程中来。