Baidu Apollo 决策规划学习资源汇总

喵十一 2022-03-05 13:47:16

加精

因为个人在学习过程中经常需要参考查阅相关资料，逐一转载太过繁琐，在这简单汇总整理下网上已有的资源，方便个人及大家查阅学习.

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Apollo的软件架构图在进入这一节之前，先看一下百度Apollo的软件架构图 Apollo 2.0 软件架构 Apollo 3.0 软件架构从此图可以看出定位和高精度地图是 Apollo 整个软件体系的基石，在代码中也会看到高精度地图起到极其重要的作用。高精地图包含的信息高精地图包含了大量的驾驶辅助信息，最重要的就是道路网络的三维描述。比如交叉路口的布局，交通标志牌的...

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。通过以上多模态规划的实现方式和策略，Apollo自动驾驶规划技术能够根据不同的交通场景和驾驶需求，提供更智能、更灵活的驾驶体验，并且提高驾驶效率和安全性。网安所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。如果你能答对70%，找一个安全工作，问题不大。

技术难点规划模块所面临的技术难点有三点。第一，车辆所处的环境复杂度高。因此传感器检测返回的数据复杂，障碍物个数种类多；路况信息复杂，在高速上一秒钟车辆能跑出30米，情况瞬息万变。第二，系统对规划模块的要求高。规划模块需要覆盖所有的ADAS场景，对模块计算的实时性和稳定性有着很高的要求。第三，这是一个全新的未知领域，能够从外界获得的信息有限。虽然有过去长期的积累，但是依然有多重难...

内容为百度技术学院apollo无人驾驶公开课的决策规划课程，资源在b站可以找到。目录Lecture 1对规划问题的理解对运动规划的理解从最简单的问题入手仍需考虑的问题运动规划的几个层次参考资料Lecture 2对路径的约束离散化ConfigurationPath Planning算法处理高维问题的方式无人车问题不是凸问题 Lecture 1 对规划问题的理解规划问题的本质是搜索寻找能够使f(x)最小化的x，即argmin f(x) 在车辆运动规划问题中，这个问题具体化为给定车辆现在的.

百度最近发布了最新的Apollo3.0，以及和Udacity一起开发的一个系列简单的自动驾驶入门教程，教程的内容不深，但对于想入门自动驾驶的人来说是不错的学习资料。在接下来的一段时间，我会慢慢把自己的学习笔记以博客的形式记录下来。首先简单介了自动驾驶的基础，感知，定位，规划，控制，这个在后续的课程里还会继续深入。然后是百度自己无人车的软硬件平台。硬件：计算中心：就是整套...

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