Apollo各模块分析

Apollo各模块分析

百度的Apollo是国内著名的开源无人驾驶解决方案项目,其主要由商用版本ROS构成,具体组件分为:

  1. 定位
  2. 感知
  3. 预测
  4. 路由
  5. 规划
  6. 控制
    在这里插入图片描述

定位

Apollo是基于高精地图的解决方案,所以重定位,定位也分很多种,该模块主要是提供定位服务,默认下的情况一般有两种方法,
1.基于GPS和IMU融合后的信息再进行RTK校准,可以得到一个厘米级误差的定位信息,定位信息包含航向角、速度、加速度、经纬度、UTM等等。
2.基于GPS、IMU融合激光雷达点云地图的激光定位法,通过基本的GPS和IMU,再配合激光点云图,通过激光雷达进行激光定位,或者相同原理进行视觉SLAM定位,是主流的无人驾驶定位方法之一。
其输入主要有:
输入:
GPS-全球定位系统。
IMU-惯性测量单元。
或者
GPS-全球定位系统。
IMU-惯性测量单元。
激光雷达-光探测与测距传感器、camera等等。

感知

通过该模块,我们可以利用当下很流行的NN网络来获取无人驾驶中一系列的障碍物信息、红绿灯等等外部信息,只有拥有了这些外部信息,我们才可以进

### Apollo 平台预测模块文档与教程 #### 预测模块概述 Apollo 自动驾驶平台中的预测模块负责对未来一段时间内交通参与者的行为进行预估。该模块接收来自感知模块的数据,这些数据包含了周围车辆、行人和其他障碍物的位置和速度信息[^1]。 #### 数据输入与处理流程 预测模块的主要输入来源于感知系统的检测结果以及高精地图(HD Map)的信息。通过融合多传感器数据,如激光雷达(LiDAR),摄像头(Camera),毫米波雷达(Radar)等获取环境动态变化情况并构建场景模型。对于每一个被跟踪的对象都会创建一个轨迹历史记录用于分析其运动模式和发展趋势。 #### 行为建模方法 为了实现精准可靠的未来行为估计,采用了多种算法组合的方式来进行个体化的行为理解: - **基于规则的方法**:利用先验知识定义一系列逻辑条件来判断目标可能采取的动作; - **机器学习技术**:训练分类器识别不同类型的交互情景下的意图表达;例如支持向量机(SVMs),决策树(Decision Trees)[^2]; - **深度神经网络(DNN)** : 使用端到端的学习框架捕捉复杂的时空特征关系, 如卷积神经网(ConvNets) 或者循环神经网络 (RNNs). #### 输出格式说明 最终输出是一系列关于各个感兴趣实体在未来几秒内的位置概率分布图谱。这不仅有助于规划安全高效的行驶路径,而且可以辅助其他子系统做出更明智的选择以应对潜在风险事件的发生. ```python def predict_future_positions(entities_data): predictions = [] for entity in entities_data: # 基于当前状态计算未来的可能性 future_states = calculate_possible_futures(entity['history']) # 应用不同的预测模型得到综合结论 combined_prediction = combine_models(future_states) predictions.append({ 'id': entity['id'], 'predicted_paths': generate_probability_distribution(combined_prediction), }) return predictions ```
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