Apollo感知系列干货分享
apollo操作手册
apollo操作手册摘要：1.Apollo 操作手册概述2.Apollo 操作手册的内容3.Apollo 操作手册的使用方法4.Apollo 操作手册的优点和局限性正文：Apollo 操作手册概述Apollo 操作手册是一本关于Apollo 的详细操作指南，旨在帮助用户更好地理解和使用Apollo。
Apollo 是一个强大的工具，可以帮助用户完成各种任务，例如数据分析、机器学习等。
Apollo 操作手册的内容Apollo 操作手册包含以下几个部分：第一部分：Apollo 简介本部分介绍了Apollo 的基本概念和功能，以及Apollo 的使用场景。
第二部分：Apollo 的安装和配置本部分介绍了如何安装和配置Apollo，包括各种配置选项和技巧。
第三部分：Apollo 的基本操作本部分介绍了如何使用Apollo 进行基本的数据分析和机器学习任务，例如数据清洗、数据可视化、模型训练等。
第四部分：Apollo 的高级操作本部分介绍了如何使用Apollo 进行高级的数据分析和机器学习任务，例如深度学习、自然语言处理等。
Apollo 操作手册的使用方法阅读Apollo 操作手册，用户可以了解到如何使用Apollo 进行各种数据分析和机器学习任务。
用户可以根据自己的需要和兴趣，选择适合自己的内容进行学习。
Apollo 操作手册的优点和局限性Apollo 操作手册的优点在于，它是一本非常详细的操作指南，可以帮助用户更好地理解和使用Apollo。
另外，Apollo 操作手册的内容非常丰富，可以满足用户不同的需求。
然而，Apollo 操作手册也存在一些局限性。
例如，它可能无法覆盖所有用户可能遇到的问题，也可能无法提供最新的信息和技巧。
apollo标定方法
apollo标定方法Apollo标定介绍Apollo标定是一项关键的技术，用于自动驾驶系统中的传感器校准。
它确保传感器正确且精确地感知周围环境，从而完成自动驾驶的任务。
本文将介绍一些常见的Apollo标定方法。
1. 基于硬件的标定方法传感器标定板法•制作特殊标定板，并固定在车辆上。
•驾驶车辆在不同的环境中行驶，由传感器记录标定板的位置和姿态信息。
•根据传感器记录的数据，使用标定算法来计算传感器的内外参数。
多传感器融合标定法•使用多个传感器来进行标定，例如激光雷达、摄像头和GPS。
•在车辆上安装多个传感器，并记录它们感知到的环境数据。
•使用多传感器融合算法来校准传感器。
特征点提取法•使用图像处理算法来提取图像中的特征点。
•对提取的特征点进行匹配，得到它们在真实世界中的位置。
•使用特征点的位置信息来标定相机的内外参数。
雷达标定法•使用已知位置和姿态的点云数据来标定激光雷达。
•将点云数据与参考数据集进行匹配，得到激光雷达的内外参数。
GPS标定法•使用GPS定位数据来标定车辆的位置和姿态。
•驾驶车辆在不同的位置和姿态下，记录GPS定位数据。
•使用GPS定位数据来标定车辆的位置和姿态。
结论Apollo标定是自动驾驶系统中不可或缺的一环。
基于硬件的标定方法需要特殊的标定设备，而基于软件的标定方法则能利用已有的传感器和算法完成标定任务。
不同的标定方法适用于不同的场景和需求，开发者可以结合实际情况选择合适的方法进行Apollo标定。
线性标定法•需要使用已知大小和形状的标定板，将其放置在相机的视野中。
•拍摄多张包含标定板的图片，在每张图片上标记出标定板的角点。
•使用线性标定算法计算相机的内外参数。
非线性标定法•通过使用非线性优化算法，对相机的内外参数进行优化。
•首先需要收集包含不同深度和角度的参考数据。
•在相机的标定过程中，使用非线性优化算法来拟合参考数据，得到相机的内外参数。
4. 基于雷达的标定方法动态标定法•使用动态标定板，将其安装在车辆上。
Apollo自动驾驶实践——第4讲定位模块配置
Apollo自动驾驶实践——第4讲定位模块配置1.定位时每个接收机需要接收四颗卫星以保证工作，它的测量原理是三角测量，一般卫星上都有高精度的原子钟，卫星定位是通过信号的时间飞行法进行测量相应的距离，由于信号距离远，通常定位精度只能达到米级。
2.定位精度为米级是无法满足自动驾驶测量定位的3.在无人车定位中广泛应用的定位技术是通过RTK（实时动态差分），获得准确的定位信息。
在空旷无遮挡的户外，能够达到厘米级精度4.差分技术是在一个精确的已知位置，我们称之为基站，上面安装定位监测接收机，计算得到基站与定位卫星之间的距离，通过实时处理基站载波相位观测量将基站的定位信息补偿实时发送到用户的接收机上进行求差解算5.定位系统主要包括 GPS 天线、接收机和 IMU 惯性测量单元，通过 IMU惯性测量单元获取车辆的姿态信息补偿到定位系统当中，在车辆安装好GPS 天线和 IMU 后根据实际安装位置测量杆臂值，将杆臂补偿值配置到GPS 接收机中，这样才能得到解算后的定位信息才是准确的。
6.车辆的杆臂值是指后天线的几何中心位置相对于IMU 的几何中心在直角坐标系内 x、y、z 三方向的位置差7.将得到的杆臂值配置到 GPS 接收机 M2 当中，在配置 GPS 接收机前，需要先把 M2 升级口与工控机串口连接，在配置 M2 时，已经完成了车辆的硬件集成。
由于接收机 M2 与工控机之间的安装位置比较远，而 M2 升级口线又比较短，建议购买一根串口延长线，一端连接M2的升级口，另一端接到工控机 COM1 串口。
8.工控机上下载串口助手cutecom，通过助手与M2设备交互，9.配置M21.打开终端，输入 sudo apt-get install cutecom 下载 cutecom2.输入 sudo cutecom 启动 cutecom 的界面3.在 cutecom 界面我们先选择端口号/dev/ttyS0，因为工控机连接的是COM1 串口，它默认的就是这个 ttyS0 的接口。
apollo perception protobuf解析文档 -回复
apollo perception protobuf解析文档-回复Apollo是一种开源的自动驾驶软件平台，为自动驾驶车辆提供了包括感知、决策、规划和控制在内的全套解决方案。
在Apollo系统中，感知模块负责通过车辆周围环境的传感器数据来识别和理解车辆所处的场景。
为了有效地管理感知模块产生的数据，Apollo使用了Protocol Buffers （protobuf）作为数据格式，并提供了相应的protobuf解析文档。
protobuf是一种轻巧高效的二进制数据序列化格式，由Google开发并广泛应用于各种场景。
在Apollo系统中，protobuf被用于描述和管理感知模块输出的数据，并确保数据的高效传输和使用。
下面将一步一步回答关于Apollo感知模块protobuf解析文档的问题。
1. 什么是Apollo感知模块protobuf解析文档？Apollo感知模块protobuf解析文档是一份技术文档，用于描述和解析Apollo感知模块输出的数据的protobuf格式。
它提供了详细的字段描述和数据结构，帮助开发人员理解和使用感知模块输出的数据。
2. protobuf解析文档的结构是怎样的？protobuf解析文档一般包括三个主要部分：文件描述、消息描述和字段描述。
文件描述是对整个protobuf文件的描述，包括文件名称、版本号等信息。
消息描述是对消息结构的描述，说明消息的字段和类型。
字段描述是对具体字段的描述，包括字段名称、类型、注释等信息。
3. protobuf解析文档的作用是什么？protobuf解析文档的主要作用是帮助开发人员理解和使用感知模块输出的数据。
通过阅读解析文档，开发人员可以了解每个字段的含义和数据类型，从而更加方便地处理和分析感知数据。
4. 如何使用protobuf解析文档进行数据解析？在使用protobuf解析文档进行数据解析时，开发人员可以根据文档提供的消息描述和字段描述，按照特定的顺序和方式访问和解析数据。
百度apollo无人车总结
Apollo学习归纳-木易1 概述1.1 Apollo概述Apollo是由百度发行的向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供的软件平台，发布时间是2017年4月19日，Apollo旨在向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。
1.2 Apollo无人驾驶汽车概述1.2.1 Apollo运作方式Apollo无人驾驶汽车运作方式与一般无人驾驶车辆一致，分为车辆定位——路况感知——车辆预测——路径规划——车辆控制五个步骤，而前四个步骤均需在高精度地图上完成建模，最终实现预定目标，具体流程如下图1-1图1-1 无人驾驶汽车工作流程图1.2.2 Apollo硬件平台Apollo硬件平台包括，可以利用程序控制转向、加速、减速以及其它必备功能的车体一台，同时在车体上安装传感器，控制器区域网络（CAN）、GPS系统、惯性测量装置（IMU）、lidar、radar以及摄像头等硬件设施。
传感器用于测量车体的各项参数以及内部外部环境，各类传感器的具体参数以及作用由各自参考硬件规格定义。
控制器区域网络（CAN）是车辆内部通讯网络卡，汽车通过CAN卡向汽车发送各项命令。
GPS系统用于车辆定位。
惯性测量装置（IMU）用于车辆定位，在惯性导航系统中用到。
Apollo安装的Lidar可实现360全方位反射，用以生成车辆附近路况点云图，在进行定位、感知时作用明显。
雷达(radar)以及摄像头同样用于车辆定位以及路况分析。
Apollo无人驾驶汽车各硬件装备位置如图1-2图1-2 Apollo无人驾驶汽车硬件分布图1.2.2 Apollo软件系统Apollo开源软件层由实时操作系统、运行时框架以及运行程序模块层组成。
实时操作系统Apollo采用的是Ubuntu系统，它是Linux系统发行版之一。
运行时框架Apollo采用的是机器人框架，Apollo控制系统分为多个模块，工作时采用ROS进行数据互通，这样也使得对于单个模块的调整变得更加容易；在工作时为了消除单点故障风险，Apollo采用去中心化方案；同时ROS增加了protobuf模块，消除了多个模块数据不兼容的问题。
apollo纵向控制原理
Apollo是一种自动驾驶系统，其纵向控制原理主要包括以下几个方面：
1.距离感知：通过各种传感器（如雷达、摄像头、激光雷达等）获取车辆与周围障碍物的距离和相对位置信息。这些传感器会实时监测前方道路状况和车辆周围环境。
2.环境感知：通过感知算法对传感器数据进行处理和分析，识别出前方道路上的车辆、行人、交通标志和信号灯等，并对它们进行分类和跟踪。这能帮助系统了解车辆周围的交通环境。
3.跟随路径规划：基于车辆当前位置、车辆传感器获得的前方地图和环境感知结果，系统会进行路径规划，确定车辆应该行驶的最佳路径。这个路径会考虑到安全、效率和车辆动力学等方面的因素。
4.速度控制：根据路径规划的结果，系统会计算车辆应该保持的速度，并生成相应的速度指令。这个指令会传递给车辆的动力系统，以调整车辆的加速度和制动力。
5.跟随车辆行为：当车辆跟随前方车辆时，系统会根据车辆与前车的相对位置和速度差异，调整车辆的加速度和制动力，以保持安全的跟车距离。
6.制动控制：当需要停车或紧急制动时，系统会生成相应的制动指令，并传递给车辆的制动系统，以实现精确的制动控制。
综上所述，Apollo的纵向控制原理主要是通过感知、规划和控制等环节，结合车辆动力学和环Байду номын сангаас信息，实现车辆的自主加速、制动和跟车等行为。这样可以确保行驶安全、高效和舒适。具体的实现细节和算法会因不同的车辆和具体应用而有所不同。
apolloscape 使用方法
《深入理解Apolloscape的使用方法》序章一、导言最近，Apolloscape在技术领域引起了广泛的关注。
它作为一种先进的技术工具，为我们的工作和生活带来了许多便利。
在本文中，我将为您介绍Apolloscape的使用方法，并共享一些个人观点和理解，希望对您有所帮助。
二、Apolloscape的基本概念Apolloscape是什么？它是一个基于大规模实景数据和高精度3D地图的开放式自动驾驶和机器人技术评台。
通过Apolloscape，用户可以获得丰富的数据资源和精准的地图信息，为自动驾驶和机器人技术的发展提供了强大支持。
Apolloscape的开放性和灵活性也为用户提供了广阔的应用空间。
三、Apolloscape的使用方法详解1. 数据获取和处理使用Apolloscape，首先需要获取实景数据和地图信息。
用户可以通过Apolloscape评台提供的数据采集工具，对需要的场景进行数据采集。
在数据采集完成后，还需要对数据进行处理和整合，以便后续的应用和分析。
2. 地图创建和更新Apolloscape的一个重要功能是地图创建和更新。
用户可以利用Apolloscape的工具和算法，根据实景数据生成高精度的3D地图，并不断对地图进行更新和优化。
这为自动驾驶和机器人的定位和导航提供了可靠的基础。
3. 应用开发和测试除了数据获取和地图创建，Apolloscape还支持应用开发和测试。
用户可以在Apolloscape评台上，基于实景数据和地图信息，开发和测试各类自动驾驶和机器人应用。
这为技术研究和产品开发提供了便利和支持。
四、对Apolloscape的个人观点和理解经过对Apolloscape的使用方法的了解和探讨，我对其有了更深入的理解。
我认为，Apolloscape作为一种先进的技术工具，为自动驾驶和机器人技术的发展提供了重要支持。
它的开放性和灵活性，为用户提供了丰富的数据资源和应用空间。
Apolloscape的高精度地图和强大的功能，也为技术研究和产品开发带来了便利。
01自动驾驶系统-百度阿波罗平台学习笔记
01自动驾驶系统-百度阿波罗平台学习笔记高清地图高清地图属于机器人地图道路网的精确三维表征，如十字路口布局、路标位置及各种其他语义信息厘米级（普通地图只能达到米级，一般1-2米）VSLAM定位：预处理、坐标变换、数据融合帮助感知：提前在远距离的位置提供ROI区域，供视觉或其他传感器缩小搜索范围增强视觉的TSR功能：提前知道各种限速信息、车道信息（车道线中心、左转车道、右转车道等）Apollo地图：道路定义、交叉路口、交通信号、车道规则，例如红绿灯的位置和高度制图流程：数据采集、数据处理、目标检测、人工验证、地图发布%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%定位对比来自HD Map道路网周围的路标坐标，以及根据车辆坐标系算出来的路标坐标，并对比；GNSS系统的卫星星座的三角测量，测量车辆位置+车速RTK：车辆接收来自卫星星座的定位坐标；地面基站与卫星星座通信，获取卫星星座的定位误差；地面基站将误差传送给车辆，车辆利用定位坐标+误差信息，一起考量，获得精度为10厘米级别的定位精度。
缺点：更新速率低IMU=三轴加速度计+陀螺仪，缺点：实时精度高，累计误差大。
Lidar：测量车辆位置+headingINS惯性导航=RTK+IMU：预测下一周期位置并更新；卡尔曼滤波整合GNSS定位+激光雷达定位+INS惯性导航（GNSS+IMU），其中INS惯性导航用于卡尔曼滤波的预测步骤中；GNSS定位+激光雷达定位用于卡尔曼滤波的测量结果更新步骤中。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%感知计算机视觉：检测（Detection）分类（Classification）：图像分类器，各种分类器输入图像预处理提取特征放入分类模型跟踪（Tracking）语义分割（ Segmentation ）计算机视觉处理摄像头图像：图像对于计算机来说，只是像素矩阵图像高度、宽度和图像深度（RGB有三个深度，红、绿、蓝三个颜色深度）图像的灰度化，就是减少图像空间的深度计算机视觉处理激光雷达图像：将激光雷达点云图像化机器学习：模型和训练模型人工神经网络工作步骤：前馈（按照原有模型算一遍，得到一个output）、误差测量、反向传播（将对比出来的误差，反向传播，修正各个feature的权值）卷积神经网络（CNN）：检测与分类跟踪分割Apollo感知系统：YOLO 检测模块感知系统架构传感器数据比较：感知融合策略：卡尔曼滤波实现Radar和Lidar的目标级别的融合%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%预测预测其他目标的行驶路径，预测模块要回自学习基于模型（Model-Based）的预测：找到已知可能的轨迹模型，跟踪车辆的轨迹，看后续事件最有可能往哪个轨迹模型中接近；数据驱动（Data-Based）的预测：使用机器学习来训练模型；Apollo使用基于车道序列的模型预测方法，计算可能性：Lane Sequence 车道段序列Obstacle Status 一系列的跟踪目标状态追踪目标，会使用航向角、位置、速度、加速度等目标信息追踪预测目标的行驶路径；利用递归神经网络来识别目标类型来分别预测车道段+障碍物目标，并结合起来进行进一步RNN训练，获得最终的预测模型训练的方法：用RNN的output输出对比真值标记（Ground Truth），利用反向传播来训练网络训练出最有可能的B点后，根据A当前点到B目标点的轨迹可以根据当前车的运动状态（速度、加速度）拟合出一条最可能的运行轨迹，来最终获得追踪目标车辆的预测行驶轨迹。
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Apollo感知系列干货分享
任何一个系统的感知算法里，仅仅有* tracks_predict, const double predicted states std::vector for (int i = 0; i * tracks_predict, std::vector* new_objects, const std::vector for (size_t i = 0; i UpdateWithObject( }}
从上述的代码可以看到，更新过程有ObjectTrack::UpdateWithObject和ObjectTrack::UpdateWithoutObject两个函数完成，这两个函数间接调用kalman滤波器完成滤波更新，接下去我们简单地分析ObjectTrack::UpdateWithObject函数的流程。
1234567891011121314151617181920212223/// file in apollo/modules/perception/obstacle/lidar/tracker/hm_tracker/object_ void ObjectTrack::UpdateWithObject(TrackedObjectPtr* new_object, const double filter_->GetState( filter_->GetOnlineCovariance( (*new_object)->anchor_point = belief_anchor_point_; (*new_object)->velocity = belief_velocity_; (*new_object)->velocity_uncertainty = belief_velocity_uncertainty_; belief_velocity_accelaration_ = ((*new_object)->velocity - current_object_->velocity) / time_diff; // A.2 update track info ... // B. smooth object track // B.1 smooth velocity SmoothTrackVelocity((*new_object), time_diff); // B.2 smooth orientation SmoothTrackOrientation();}
从代码中也可以间接看出更新的过程A.1和A.2是更新KalmanFilter和TrackedObject状态信息，B是更新ObjectTrack状态，这里必须按顺序来更新！
主要由KalmanFilter::UpdateWithObject函数完成，计算过成分下面几步：
Step1. 计算更新评分ComputeUpdateQuality(new_object, old_object)
这个过程主要是计算更新力度，因为每个Object和对应的跟踪目标TrackedObject之间有一个关联系数association_score，这个系数衡量两个目标之间的相似度，所以这里需要增加对目标的更新力度参数。
计算关联力度: update_quality_according_association_score = 1 - association_score / s_association_score_maximum_。
默认s_association_score_maximum_= 1，关联越大(相似度越大)，更新力度越大。