百度自动驾驶的核心技术介绍

自动驾驶汽车最重要的主控电脑被安排在后车厢这里除了用于运算的电脑外，还有拓普康）的测距信息综合器，这套核心装备将负责汽车的行驶路线、方式的判断和执行。

好的，百度自动驾驶（Apollo）的核心技术是一个复杂的系统工程，融合了多个领域的尖端技术。以下是其关键核心技术的详细介绍（用中文）：

高精度感知系统：
- 传感器融合： 使用多种传感器（包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、GPS/IMU等）协同工作。不同的传感器优势互补（如激光雷达的精准三维测距、摄像头识别颜色纹理和语义信息、毫米波雷达的测速和恶劣天气适应性），通过复杂的融合算法生成更准确、更鲁棒（稳定）的环境模型。
- 计算机视觉： 利用深度学习等AI技术处理摄像头图像，实现目标检测（车辆、行人、信号灯、标志牌、锥桶等）、语义分割（识别路面、车道线、可行驶区域等）、目标跟踪、行为预测等。
- 激光雷达点云处理： 对激光雷达产生的三维点云数据进行处理，精确感知障碍物的形状、距离、大小和运动状态。特别适用于夜间和强光环境下的障碍物检测。
厘米级高精定位：
- RTK-GNSS + IMU： 采用实时动态差分全球导航卫星系统结合惯性测量单元，在开阔地带实现厘米级绝对定位。
- 点云/图像匹配定位： 在卫星信号不佳的区域（如隧道、高楼林立的城市峡谷），将激光雷达或摄像头实时采集的数据与预先制作的高精地图进行匹配，实现高精度相对定位。
- 轮速计/车辆模型融合： 结合车辆的轮速信息、转向角等车身动态信息进行推算，提高定位的连续性和平滑性。
高精地图：
- 厘米级精度： 地图信息精度达到厘米级，包含远超普通导航地图的详细信息，如车道线的精确位置、曲率、坡度、交通标志牌位置和语义、路沿位置等。
- 分层结构： 通常包含静态层（道路几何、交通设施）、准静态层（可能变化的交通规则信息）、动态层（实时交通信息）。
- 高鲜度： 地图需要持续更新以反映现实世界的变化，百度通过众包数据采集和自动化处理保持地图“新鲜”。
智能决策与规划：
- 行为预测： 利用深度学习模型预测周围交通参与者（车辆、行人、骑行者等）的未来行为和轨迹。
- 行为决策： 根据感知信息、预测结果、交通规则、目的地和当前状态（如是否在高速、是否在路口），作出高层级的驾驶行为决策（例如：保持车道、变道、超车、转弯、通过路口、减速让行、紧急避让）。
- 运动规划： 在行为决策的框架下，生成车辆实际可以执行的、安全且舒适的行驶轨迹（路径 + 速度曲线）。需要满足车辆动力学约束、平滑性要求，并遵守交通规则。常用算法包括基于搜索的、基于优化的以及近年兴起的基于机器学习的端到端规划方法。
车辆控制技术：
- 纵向控制： 精确控制车辆的油门和刹车，实现目标速度的跟踪和保持，以及与前车的安全距离维持（自适应巡航）。
- 横向控制： 精确控制车辆的转向系统，使车辆能够严格按照规划的轨迹行驶，保证稳定性、平顺性和乘坐舒适性。
- 横纵向协同控制： 将转向控制和速度控制有机结合，处理复杂动态工况（如高速过弯、紧急避障）。
数据驱动的深度学习与AI平台：
- 大规模仿真系统： Apollo拥有强大的虚拟仿真平台，能够模拟海量、多样化的驾驶场景（包括罕见的长尾场景），用于算法训练、测试和验证，加速研发迭代并降低实车测试成本和风险。
- 模型训练与部署： 利用百度强大的AI基础设施（如飞桨PaddlePaddle深度学习框架）训练、优化和部署各种感知、预测、决策、规划模型。
车路协同（V2X）技术：
- 百度积极布局车路协同，使车辆不仅能“看”，还能通过无线通信（5G/V2X）与路侧智能设备和其他车辆“沟通”。
- 提升感知能力： 获取超越单车传感器范围的交通信息（如路侧摄像头数据、盲区预警）。
- 提升决策能力： 接收红绿灯相位信息、特殊路口调度指令、道路危险预警等，优化驾驶决策和通行效率。
- 提升安全和效率： 支持如路口车辆协同通行、盲区预警、绿波通行等应用场景。
Apollo开放平台：
- 开源共享与生态建设： 百度将Apollo打造成一个开源的自动驾驶开发平台，提供软件架构、参考硬件、云服务和开发工具链，吸引全球开发者、合作伙伴和整车厂共同参与，构建繁荣的生态系统，推动技术和标准的发展。