【笔记】apollo无人驾驶 - 百度技术学院
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- 【笔记】apollo无人驾驶 - 百度技术学院（只记录了高精地图+感知）
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0. 视频链接：
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1. 知识点
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- HD Map 高精地图（lidar 采集的）
- 定位
- 传感器
- 传感器融合
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2. apollo 技术框架
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3. 研发流程
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4. 高精地图
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5. 感知
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【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。
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
传感器
- 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。
- radar 雷达：全天候的，
- 摄像头：
- 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。
2. apollo 技术框架
- 框架分四层：
3. 研发流程
- 软件在环（测试）：仿真软件平台上进行软件测试；
组合导航：弥补GPS定位失效，就算出当前车辆的位姿信息。
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）。
4. 高精地图
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。
5. 感知
完。
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