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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作者｜晓畅Auto来源｜知乎、深蓝AI本篇文章主要介绍主流自动驾驶实现方案中举足轻重的一个部分——高精地图。之所以称其为主流方案，是因为总有一个奇葩，那就是特斯拉，偏偏不走寻常路。而除此之外，包括Waymo、蔚来、百度等上下游企业均选择了高精地图作为自动驾驶的支撑点。从Apollo的课程安排上也可以看出百度对自家高精地图的重视和自信，毕竟比地图资源可没有几家有他那样的资质。那么今天我们就来聊一聊高...

在过去的几年里，自动驾驶技术取得飞速发展，人类社会正逐渐走向一个新时代，这个时代中，汽车不仅仅是一个交通工具，更是一个智能的、能够感知环境、做出决策并自主导航的机器伙伴。现在正好也从事这块的工作，所以想把这方面的学习笔记也沉淀一下。这是这个系列的第一篇文章，打算先写一篇科普笔记，整理一篇。

路径规划是指在给定起点和终点的情况下，确定一条从起点到终点的最佳路径的过程。它是计算机科学、人工智能和自动化领域中的一个重要问题，广泛应用于自动驾驶、物流配送、无人机导航等领域。寻找最短路径：路径规划可以帮助找到起点到终点之间最短的路径，从而节省时间和资源。在交通领域中，最短路径可以帮助驾驶员选择最优的行驶路线，减少行驶距离和时间。避开障碍物：路径规划可以考虑到路上的障碍物或者限制条件，帮助规避障碍物并找到可行的路径。在自动驾驶领域中，路径规划可以帮助车辆避免碰撞障碍物，保证行驶安全。

源码下载百度的自动驾驶项目Apollo有好几个版本，我目前在学习的是5.0版本。源码是从Github上找的，链接为apollo源码。但是整个项目实在是有些大，就算是我翻墙出去下载也一直显示下载失败。所以我只好先下载其中的perception也就是感知模块先进行学习。但是Github本身是只能下载整个项目的，也是意外的发现了DownGit这个东西，直接把项目中需要下载的文件链接copy到DownG...

自动驾驶系统主要包含三部分：环境感知、决策规划以及运动控制。感知层对车辆周边环境进行感知识别，用于获取环境信息；决策层充当人类驾驶员的角色，主要解决三个核心问题：“我在哪？我要去哪？我该如何去？”；控制层保证各项硬件系统稳定的运行在计算好的最佳设定值上；保证各项子系统的运行维持在最优的区间范围；规避可能性风险，精准调控至最佳路径。

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