智能驾驶进阶——Apollo安装和仿真平台

最新推荐文章于 2024-01-31 21:28:46 发布
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Apollo

  • Docker
    • 容器技术在这里插入图片描述
  • 先拿到UDP，然后做对应的解析，ROS Driver把驱动编译到阿波罗里，发布数据在这里插入图片描述
  • 禾赛的潘多拉是前融合的方式（一个硬件可以输出好几个topic）
  • 在这里插入图片描述
  • 实时的相对地图，只关注主车道以及左右车道
次言
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Apollo-安装和仿真平台1*
xiao769507610的博客
09-12 517
自动驾驶架构介绍 开放车辆认证平台：只要车辆满足条件，就可以运行Apollo 硬件平台：计算单元（工控机）、camera（红绿灯的识别）、毫米波雷达（远距离跟车、障碍物检测）、超声波雷达（5m范围检测）、HMI、Black Box（类似于黑匣子）、Sensor Unit（可以加自己想要的硬件） 开放软件平台： camera+Radar：告诉情况下感知车道线、障碍物；低成本 Guardian：Planning的指令经过该模块的过滤后交给Control（考虑安全） Control：将指令进行解析，将速度解析为
Apollo6.0 + lgSVL 联合仿真平台搭建
m0_51238303的博客
08-12 4952
0、前言 先上仿真效果展示 如果你掌握了以下预备能力，将会更加如鱼得水： 熟悉 linux 懂得如何安装 Ubuntu 系统 熟悉 docker 对于想要入门 docker 的同学，真心推荐B站搜索 “狂神 docker”，有了 docker 的技能加持，才能更好的玩转 Apollo 1、硬件配置 种种机缘巧合，我获得了两台主机，所以我果断选择了通过两台主机搭建联合仿真平台的方案。 两台主机的配置分别如下： 参数 主机1 主机2 处理器 i7-4790 i7
【Apollo】调试与仿真实践
HIT_Vanni的博客
11-14 2739
Apollo EDU-Pre发行版是为开发者能够对Apollo源码学习和实验而准备的一个轻量级发行版，其中包含Apollo Env Container（Apollo环境容器）的部署和使用脚本、Apollo Core（Apollo核心组件包）的安装脚本以及负责核心功能的edu-launch。该教程基于该学习版工程进行搭建。
ubuntu安装apollo仿真平台
weixin_43456810的博客
09-04 698
ubuntu安装apollo仿真平台
百度Apollo智能驾驶进阶课程——第四章 百度Apollo高精地图
dreautumn的博客
08-12 4767
高精地图1 高精地图与自动驾驶的关系1.1 高精地图与自动驾驶1.2 什么是高精地图1.3 高精地图与导航地图2 高精地图与其他模块的关系2.1 高精地图与定位模块的关系2.2 高精度地图与感知模块2.3 高精度地图与规划、预测、决策模块2.4 高精地图与安全模块的关系2.4.1 安全方面主要存在的一些问题2.5 高精地图与仿真系统3 没有高精地图高可靠性的L3/L4自动驾驶无法落地3.1 高精地图的作用——静态的感知（Perception）3.2 高精地图的作用——弥补系统缺陷 1 高精地图与自动驾驶的关
Apollo自动驾驶进阶课（2）——Apollo开源模块
qq_45577461的博客
07-21 3806
1.无人驾驶车 这一部分相当于对入门课程（1）无人驾驶概览的补充。 无人驾驶对安全精度和各种复杂技术的集成程度要求非常高 无人驾驶车一定是线控车。线控（by-wire），就是被电脑控制。 为了保证无人驾驶车的安全性，当它在路上行驶的时候，必须做到它跟云端是有连接的。无人驾驶车并不需要时时跟云端汇报接下来会如何处理，而是要告诉云端它的位置以及行驶规划。 高精度地图 高精度地图对于无人车的非同寻常的价值： 高精度地图能够给无人车很多预判的空间。 当无人车通过高精度地图知道前方的路况和交通标识信息后，能够提前做
智能驾驶进阶6——ROS
z_vanilla的博客
07-30 622
ROS背景介绍ROS概述ROS的基本概念ROS框架机器人通用描述语言Service，bagApollo ROS原理ROS深入介绍Apollo框架使用 背景介绍 感知决策规划灯模块的实时数据收集和实时处理需要相互独立且将有交互的模块集成在一起。 涉及大量图像点云算法。 ROS概述 ROS的基本概念 ROS特征 点对点 支持分布式，在部署多机之间的消息通信时提供支持 多语言 轻量级，只需要关注核心模块的算法逻辑，无需关注底层 开源框架 ROS是一个松耦合的框架，是一个基于消息的通信，各个节点（算法模
Apollo自动驾驶进阶课（5）——Apollo感知技术
qq_45577461的博客
08-02 8144
1.感知 机器感知系统根据各种各样的传感器来获取汽车周围的驾驶环境，包括Lidar，Camera，Radar，超声波雷达以及拾音器等。相对人类而言，机器感知是全覆盖，并且感知精度更高，能够达到厘米级别，但是机器感知在语义感知方面相差太大。 人类和汽车感知 在地图定位方面，机器感知系统则依赖高精地图。高精地图和导航地图的最大差别是有参考线，汽车需要根据参考线进行行驶，而人很大程度上是根据经验驾驶。 输出信息的比较，人类驾驶员的感知信息输出主要是大脑输出，一是道路信息，包括车道线位置，是左转还是右转车道，是否限
Apollo自动驾驶进阶课（8）——Apollo ROS
qq_45577461的博客
08-18 2336
ROS是机器人学习和无人车学习最好Linux平台软件，资源丰厚。无人车的规划、控制算法通常运行在Linux系统上，各个模块通常使用ROS进行连接。 1.ROS背景介绍 1.1引入ROS的背景介绍 如上图所示：自动驾驶系统包括障碍物检测、行为决策、路径规划等一系列复杂的工程模块，同时还要支持激光雷达、相机、GPS等一系列传感器的实时数据收集和实时处理。如何将这些功能模块相互独立又相互交互集成一起，构建成一个稳定的自动驾驶系统是一个巨大的挑战，也是自动驾驶计算框架所承载的基本功能。 首先自动驾驶系统还处在一个快
九、Apollo安装和仿真平台介绍（3、Apollo安装过程概述）.mp4
05-13
此资源为百度Apollo平台使用教程系列版之一：Apollo安装教程，如果对此感兴趣，可私信或者留言，后续可能会持续更新。
百度Apollo仿真仿真平台搭建-附1
Morven
04-07 2730
百度Apollo安装附11 书籍方法2 运行Apollo仿真代码 1 书籍方法       引用北航《自动驾驶-汽车平台技术基础》中的方法并附录该书封面_广告。如不合适，请提醒删除。 2 运行Apollo仿真代码       Apollo运行代码如下：。 morven@morven-Laptop:~$ sudo passwd [sudo] morven 的密码： 输入新的 UNIX
apollo8.0仿真云平台场景制作教程
yo142857的博客
01-30 887
apollo仿真云平台场景制作方法
进阶无人驾驶—百度Apollo安装与仿真平台
qq_45746068的博客
08-09 5735
课程介绍 Apollo作为自动驾驶平台，学习者如何从硬件、软件等方面快速入门。同时，课程还会介绍Apollo的部署安装以及仿真平台的使用。 一、Apollo自动驾驶架构介绍 我们还记得，自动驾驶硬件架构：一般采用激光雷达作为主要感知传感器，同时结合摄像头、GPS/IMU、毫米波雷达、超声波雷达等，一NVIDIA Drive PX2或者Xavier作为主要计算平台，在工业PC机上运行各种算法模块，通过线控技术控制车辆行驶。 下面我们开始介绍详细内容： 1.最底层的车辆平台 底层车辆平台执行Apoll
Apollo进阶课程㊵丨Azure仿真平台使用
10点43的博客
12-18 1199
原创： 阿波君 Apollo开发者社区 11月27日 Azure是一种灵活和支持互操作的平台，它可以被用来创建云中运行的应用或者通过基于云的特性来加强现有应用。它开放式的架构给开发者提供了Web应用、互联设备的应用、个人电脑、服务器、或者提供最优在线复杂解决方案的选择。 上周阿波君为大家详细介绍了「进阶课程㊴丨Apollo安装过程概述」。 此课程主要介绍了Apollo安装分为三步：...
【百度Apollo】本地调试仿真：加速自动驾驶系统开发的利器
最新发布
鸽芷咕的博客
01-31 2430
Apollo 开放平台是一个开放的、完整的、安全的平台，将帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统，目前已经升级迭代到Apollo beta 版本。
Apollo 课程学习9——demo仿真实践
weixin_43476492的博客
08-15 1194
Apollo课程学习10——仿真实践安装ubuntu系统 安装ubuntu系统 Download Ubuntu Desktop VMware WorkstationV15.5.6.16341506 官方中文正式版 VMware安装Ubuntu（虚拟机）
Apollo星火计划学习笔记——第二讲（Apollo自动驾驶调试及仿真实践）
sinat_52032317的博客
09-14 4485
星火计划学习笔记——第二讲（Apollo自动驾驶调试及仿真实践）。记录自己的学习过程~~
apollo自动驾驶仿真平台
05-10
Apollo是一个开源的自动驾驶仿真平台，由百度公司推出。它提供了一个完整的自动驾驶解决...通过使用Apollo仿真平台，开发者可以快速开发和测试自动驾驶系统，减少在实际道路上测试的时间和成本，提高开发效率和安全性。
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