Apollo安装与仿真平台介绍（一）

主要分为四个架构，由底层到顶层分别是： 1、Open Vehicle Certificate platform 2、Hardware Development Platform 3、Open Software Platform 4、Cloud Service Platform

最底层是一个车辆控制平台，该车辆平台应具有线控条件，比如说换挡、加减速、转向等，通过这些指令完成对应操作。

Computing Unit:无人驾驶系统需要一个高性能的计算单元。 GPS/IMU:GPS定位的基本原理，车载GPS接收器计算无线电信号到达卫星Satellite 1 2 3的距离，再利用三角定位法定位车辆位置；在惯性坐标系中，IMU用于测量汽车在3个方向（X，Y，Z）的加速度，将加速度对时间进行积分，可获得距离数据，然后将距离数据导入导航系统中即可测量车辆的速度，偏航角和位置信息。 Camera:视觉传感器，也就是摄像头，有单目，双目，三目，环视摄像机（鱼眼镜头）。依靠成像的像素点图，从而让无人驾驶车了解周围环境。比如红绿灯的识别，红绿灯用来做识别成本比较低（Apollo2.0开放的一个功能），通过两个不同焦距的camera拿到对应红绿灯，但红绿灯的原始数据是采集到高精地图里。 Lidar:激光雷达原理，发送和接受激光信号的时间差乘以光速，即为激光发生器和障碍物间的距离。Apollo1.5之后加入了感知周围环境的激光雷达，到2.5又增加了一个国产的禾赛的Pandora. Radar:毫米波雷达，频率在10GHz~200GHz的电磁波，波长在毫米数量级(1-10mm)。目前无人驾驶应用的主要有三种，短距离雷达24GHz，长距离雷达77GHz，79GHz。毫米波雷达主要用于远距离跟车、障碍物检测等等。 Ultrasonic Sensor:安装于车辆前后保险杠上，用于近距离的大概5米之内的一些障碍物检测。 HMI Device:用于给车辆发指令的一些设备，比如平板。 Black Box:类似于飞机上的黑匣子，是百度开放的一个商业化的硬件，百度会记录关键时刻的执行操作。 Sensor Unit:Apollo3.0发布的硬件开发平台，称其为ASU，相当于拓展传感器的接口的设备。

RTOS:根据传感器测量的数据信息，及时进行计算和分析并执行相应的操作。在Apollo里是通过补丁的方式达到实时效果。 Runtime Framework:Apollo ROS等。 Map Engine:高精度地图模块 Localization:定位，从Apollo1.0开始增加了RTK定位方式，后面又有多传感器融合定位。 Perception:感知。APollo1.5之后增加了一个主传感器激光雷达，增强了感知能力，2.5之后增加了camera和radar融合感知的方案（此方案不需要Lidar），可以实现对车道线和车辆前方障碍物的检测的识别。 Planning:自主规划，从起始点到目标点的轨迹和速度规划，输出Trajectory。 Guardian:是一个安全模块，信号指令需先经过Guardian过滤再交给control，Control用来解析这个对应的控制指令，比如将速度、加速度解析为车辆可以识别的油门量、刹车量等。 End-to-End:提前记录测试数据，以方便后面离线模拟。 HMI:发送指令的模块

HD Map:高精地图。 Simulation:仿真验证，减少实地测试，提高效率。 Data Platform:数据集，比如 红绿灯数据、障碍物数据等。 Secunity:安全 OTA:空中软件升级 DuerOS:智能语音系统