在Apollo 3.0發(fā)布的同時，我們面向更多對自動駕駛感興趣的開發(fā)者免費開放了“Udacity X Apollo自動駕駛?cè)腴T課程”，幫助小白開發(fā)者快速入門自動駕駛，不知道開發(fā)者現(xiàn)在學(xué)習(xí)的怎么樣了呢？

本次課程從自動駕駛核心技術(shù)模塊出發(fā)，講解高精地圖、定位、感知、預(yù)測、規(guī)劃、控制等模塊知識，幫助零基礎(chǔ)學(xué)員了解無人駕駛的基本原理與整體框架，初步掌握并運用 Apollo 自動駕駛開放平臺所使用的自動駕駛算法。

這里我們將整理每門課程的主要內(nèi)容為準備開始學(xué)習(xí)Apollo的小伙伴提供學(xué)習(xí)方向。

第一課，無人駕駛概覽

本節(jié)課從無人車的運作方式、Apollo開放平臺架構(gòu)、參考車輛與硬件平臺、開源軟件架構(gòu)、云服務(wù)等方面，帶大家全面了解Apollo及無人駕駛，開啟無人駕駛?cè)腴T的學(xué)習(xí)路徑。

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全面了解自動駕駛主要模塊

Apollo技術(shù)框架由四個層面組成，參考車輛平臺、參考硬件平臺、開源軟件平臺、云服務(wù)平臺。其中主要模塊包括高精度地圖、定位、感知、預(yù)測、規(guī)劃、控制等模塊，后續(xù)的課程也將圍繞這些模塊展開。

在高精地圖課程中我們將為大家介紹無人車的核心模塊，高精地圖幾乎支持著軟件棧的所有其他模塊，尤其是定位、感知、規(guī)劃和決策。

在定位課程中，我們將討論車輛如何確認所在位置。車輛利用激光和雷達數(shù)據(jù)將這些傳感器感知內(nèi)容與高分辨率地圖進行對比，這種對比使車輛能夠以個位數(shù)厘米級精度進行定位。

感知課程將帶大家了解無人駕駛車如何感知這個世界，深度學(xué)習(xí)是一個重要且強有力的感知工具，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成深度學(xué)習(xí)分支，對感知任務(wù)至關(guān)重要，如分類、檢測和分割。

預(yù)測課程將概述幾種不同的方式，用于預(yù)測其他車輛或行人可能如何移動一種方法稱為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可對其他物體隨時間的運動進行跟蹤，并使用該時間序列數(shù)據(jù)預(yù)測未來。

進階拓展閱讀學(xué)習(xí)：《無人駕駛行業(yè)及Apollo的Overview》

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了解無人車的運作方式

無人駕駛車包括五個核心部件，計算機視覺、傳感器融合、定位、路徑規(guī)劃、控制。

無人駕駛車的工作原理

我們使用計算機視覺和傳感器融合，獲取一幅關(guān)于我們在世界上的位置的豐富畫面，使用定位確定我們在這個世界的精確位置，然后使用路徑規(guī)劃來繪制一條通過這個世界到達目的地的路徑，通過控制轉(zhuǎn)動方向盤、打開油門、然后踩制動器，沿著該軌跡行駛并最終移動車輛。從本質(zhì)上講，其他一切無人車都是這些核心功能更復(fù)雜的實現(xiàn)。

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開放式軟件棧

Apollo開放式軟件層分為三個子層，實時操作系統(tǒng)、運行時框架、應(yīng)用程序模塊層。

實時操作系統(tǒng)（RTOS），可確保在給定時間內(nèi)完成特定任務(wù)，“實時”是指無人車的操作系統(tǒng)，能夠及時進行計算，分析并執(zhí)行相應(yīng)的操作，是在車輛傳感器收集到外界數(shù)據(jù)后的短時間內(nèi)完成的。實時性能是確保系統(tǒng)穩(wěn)定性和駕駛安全性的重要要求。

Apollo RTOS是Ubuntu Linux操作系統(tǒng)與Apollo內(nèi)核相互結(jié)合的成果。原始Ubuntu系統(tǒng)并非實時操作系統(tǒng)，通過加入Apollo設(shè)計的內(nèi)核，我們可以使其成為一個RTOS。

運行時框架是Apollo的操作環(huán)境，是ROS的定制版即機器人操作系統(tǒng)。為了使ROS適應(yīng)無人車，Apollo團隊改進了共享內(nèi)存的功能和性能、去中心化和數(shù)據(jù)兼容性。

核心內(nèi)容——應(yīng)用程序模塊：

Apollo軟件平臺具有各種模塊，這些模塊包括 MAP引擎、定位、感知、規(guī)劃、控制、端到端駕駛以及人機接口（HMI）。每個模塊都有自己的算法庫，之間的關(guān)系也非常復(fù)雜，我們將在整個課程中對這些模塊及其關(guān)聯(lián)方式進行研究。