Intel ad-rss-lib 开源项目教程

Intel ad-rss-lib 开源项目教程

ad-rss-lib Library implementing the Responsibility Sensitive Safety model (RSS) for Autonomous Vehicles 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/ad-rss-lib

1. 项目介绍

Intel ad-rss-lib 是一个用于实现责任敏感安全模型（Responsibility Sensitive Safety, RSS）的 C++ 库。RSS 模型旨在为自动驾驶车辆提供一种数学化的安全框架，确保在任何情况下自动驾驶系统都不会发出可能导致事故的命令。该库接收处理后的传感器信息作为输入，并提供执行器命令限制作为输出，从而确保车辆在各种驾驶场景中的安全。

2. 项目快速启动

安装依赖

首先，确保你的系统安装了必要的依赖。以下命令适用于 Ubuntu 20.04 和 22.04：

sudo apt-get install git build-essential cmake libboost-dev libpugixml-dev libgtest-dev libpython-dev libproj-dev

如果需要生成 API 文档，请额外安装：

sudo apt-get install doxygen graphviz

获取项目

使用以下命令从 GitHub 克隆项目：

git clone https://github.com/intel/ad-rss-lib.git
cd ad-rss-lib

构建项目

按照以下步骤构建项目：

mkdir build
cd build
cmake ..
make

运行示例

构建完成后，可以运行示例程序来验证安装是否成功：

./ad_rss_example

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Intel ad-rss-lib 可以与开源驾驶模拟器 CARLA 结合使用，以研究 RSS 在不同驾驶场景中的行为。此外，该库已集成到百度 Apollo 开放平台中，用于增强自动驾驶系统的安全性。

最佳实践

1. 传感器数据处理：在使用 ad-rss-lib 之前，确保传感器数据已经过适当的预处理，以满足库的输入要求。
2. 场景测试：在实际部署前，使用模拟器进行广泛的场景测试，以验证 RSS 模型的有效性。
3. 持续集成：利用 CI/CD 工具确保代码的持续集成和测试，以保持代码质量。

4. 典型生态项目

CARLA

CARLA 是一个开源的自动驾驶模拟器，支持复杂的交通场景模拟。ad-rss-lib 可以与 CARLA 结合使用，以验证 RSS 模型在不同驾驶环境中的表现。

Apollo

百度 Apollo 是一个开放的自动驾驶平台，集成了 ad-rss-lib 以增强其自动驾驶系统的安全性。通过与 Apollo 的集成，开发者可以更方便地实现 RSS 模型的应用。

OpenDRIVE

OpenDRIVE 是一个用于描述道路网络的开放标准格式。ad-rss-lib 使用 OpenDRIVE 格式的地图数据进行环境建模和路径规划，确保 RSS 模型能够准确地处理复杂的道路情况。

通过这些生态项目的支持，ad-rss-lib 能够更好地服务于自动驾驶领域的开发和研究。

ad-rss-lib Library implementing the Responsibility Sensitive Safety model (RSS) for Autonomous Vehicles 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ad/ad-rss-lib