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C1：概述C2：学习内容C3：什么是无人驾驶？C4：Sebastian Thrun致辞C5：无人驾驶车的运作方式C6：Apollo团队与架构C7：参考车辆与硬件平台C8：开源软件架构C9：云服务C10：纳米学位简介C11：开启专项学习之旅C1：概述
主要研究内容 无人驾驶车核心组件软件如何部署运行核心组件C2：学习内容
Apollo无人驾驶开源平台内容 高精度地图性质：支持几乎所有软件栈的模块定位
实现：激光、雷达、配合高精度地图感知
工具：深度学习预测
方式：递归神经网络规划
内容：如何生成行车轨迹控制
内容：如何执行规划方案
C3：什么是无人驾驶？
交通发展历史步行->马车->汽车->无人驾驶汽车无人车存在意义？
无人驾驶程度
0级：驾驶员完全控制
1级：驾驶员辅助控制，需要充分参与，但可放弃自治系统的控制；
2级：部分自动化，自动控制巡航以及保持车道；
3级：有条件的自动化，人类可以有必要的时候接入
4级：高度自动化，车辆不期望驾驶员介入，可能没有控制装置，但会控制在一定区域内
5级：完全自动化，任何地方完全自主运行
无人驾驶研发历史
1986 NavLab
1995 EUREKA
Sebastian Thrun率队夺得DARPA冠军
Google开始自动驾驶项目
Baidu开源平台——Apollo
C4：Sebastian Thrun致辞
C5：无人驾驶车的运作方式
无人车核心组成
计算机视觉：通过摄像头看清环境传感器融合
1)通过多种雷达深入、增加了解周遭环境
2)如：了解车辆运行速度等定位
1)准确度：一位数厘米精度路径规划控制
1)对象：油门、刹车等
2)理想效果：控制路径与规划路径重合
C6：Apollo团队与架构
Apollo定义提供硬件规格、车载软件服务、云服务的开源软件平台Apollo提供
1）高精度服务
2）开源无人驾驶模拟引擎Apollo技术框架层次
1）开源软件平台
2）云服务平台
3）参考车辆平台
4）参考硬件平台
C7：参考车辆与硬件平台
参考车辆平台线性驾驶车辆硬件平台
1）控制器局域网络CAN：即内部通信网络，发送各类信号
2）全球定位系统GPS
3）惯性测量装置IMU
4）测量自身位置、速度、加速度雷达摄像头
1）分辨率高，用于了解环境
C8：开源软件架构
1、开放式软件层架构1）实时操作系统RTOS及时分析并执行操作组成：Ubuntu Linux+Apollo内核2）运行时操作系统a.ROS定制版b.用于各模块进行通信c.如何定制，使之更适合无人驾驶？共享内存：更快去中心化：解决单点故障问题数据兼容：在ROS中添加protobuf语言3）应用程序模块层MAP引擎定位感知规划控制端到端人机接口HMI
C9：云服务
1、Apollo云服务组成1）高精度地图2）仿真模拟出于需要，营造仿真环境允许开发人员配置多种道路条件执行模式中，开发人员可以上传和验证模块评分系统：评价各项道路事件处理的好坏三维可视化3）数据平台ApolloScape允许逐像素分析4）安全5）空中软件升级6）DuerOS
C10：纳米学位简介
C11：开启专项学习之旅
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