無人駕駛虛擬場景
常用的無人駕駛**軟體
高精度地圖
opendrive地圖
這是考研後的第一次正式的實習,內容是關於無人駕駛**場景的,第一周的主要內容就是查詢關於這方面的資料建立起乙個大致的概念
智慧型車(intelligent vehicle)是乙個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能於一體的綜合系統，它集中運用了計算機、現代感測、資訊融合、通訊、人工智慧及自動控制等技術，是典型的高新技術綜合體。自動駕駛的關鍵技術依次可以分為環境感知，行為決策，路徑規劃和運動控制四大部分。這項技術中用到了很多的硬體如各種感測器和攝像頭來獲取車輛當前的所處狀態和位置，軟體部分則是處理這些資料使車輛正常執行在路面上。
詳細介紹：史上最詳細的自動駕駛汽車技術介紹【硬體+軟體】
關於感測器
車輛感測器主要包括攝像頭、雷射雷達和雷達三套系統。
攝像頭中程攝像頭會在十字路口、行人突然竄出和前方車輛緊急剎車時警告駕駛員。同時它還能肩負起交通標誌線和訊號燈的探測任務。遠端攝像頭則負責識別交通標誌、控制車距和道路引導。
雷達現在的雷達系統主要基於 24 ghz 或 77 ghz 兩個波段，其中 77 ghz 的優勢主要在於距離和速度測定的準確性，此外其角解析度也更加精準。同時，執行於該波段的雷達系統天線得以**，干擾問題也更小。以下為近程雷達（srr）應用與中遠端雷達（mrr/lrr）應用的主要區別。
其中近程雷達應用包括：
盲點探測（盲點監控）
車道和車道變更助手
用於碰撞預警和防撞功能的後置雷達
泊車輔助
交叉車流監控
中遠端雷達應用包括：
剎車輔助
緊急剎車
車距保持
雷射雷達
那麼到底什麼是雷射雷達？雷射雷達依靠是雷射而不是無線電波。除了雷射發射器，這套系統還需要乙個敏感的接收器。雷射雷達系統能探測靜態和動態物體，並提供被探測物的 3d 影象。總的來說就是雷射雷達能夠更好的克服環境條件探測到前方的物體。
詳細介紹：自動駕駛汽車到底需要哪些型別的感測器？看完這篇你就懂了
為了讓自動駕駛汽車更好地觀察周圍環境，搭載這一功能的汽車通常需要配備許多的感測器來捕捉四周的環境資料。gps、相機、雷達感測器、雷射感測器可以說是目前所有自動駕駛汽車上的「標配」。捕捉的資料會被傳輸到系統中，計算出汽車接下來應該採取的行動。和所有的人工智慧和深度學習系統一樣，自動駕駛系統在前期可以學習到的情景越多、學習的資料越龐大，系統的表現便會越好。
虛擬場景資料庫的建設：場景資料格式、虛擬**工具鏈與測試用例評價體系是構建虛擬場景資料庫的主要環節。測試用例首先需要定義為標準的資料格式，目前國際通用資料格式包括opendrive及openscenario等，資料資源中心同時在積極開發符合中國駕駛場景特點的層次化場景資料格式，滿足多種工具鏈的介面需求。
總結下來就是通過對於場景的還原，可以讓自動駕駛系統可以在場景中進行模擬，從而得到更加安全穩定的駕駛系統。
無人駕駛開源**平台整理
英特爾&豐田聯合開源城市駕駛模擬器carla
無人駕駛**軟體panosim：（1）介紹
高精度地圖是無人駕駛技術發展成熟的重要支撐，在橫向/縱向精確定位、基於道路模型的碰撞避讓、障礙物檢測等方面發揮著重要作用，精確的地圖對無人車定位、導航與控制至關重要。本文講了高精地圖與傳統地圖的區別，以及高精度地圖的發展現狀。有了高精度地圖無人車才能找到正確的行駛路線建立車輛的所處場景。
常用地圖格式opendrive
詳細介紹：無人駕駛入門–高精度地圖和定位（主要介紹的是apollo高精度地圖）
無人駕駛發展成熟的關鍵技術：高精度地圖
opendrive地**件格式為xml，該xml檔案中中包含了很多地圖資訊，例如road、junction等
構建路網的主要資料：座標系、reference line、車道lane、road連線
如果想要構建乙個路網先確定reference line，有了reference line的幾何形狀和位置，然後再確定reference line左右的車道lane,車道lane又有實線和虛線等屬性；road 和road之間通過普通連線和junction進行連線，同時還要將road中的相關車道進行連線。
詳細介紹：
opendrive格式地圖資料解析
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