目錄

第1章自動駕駛技術概述
1.1汽車發展史及發展趨勢
1.1.1蒸汽機與蒸汽機車的發明
1.1.2內燃機與內燃機汽車的發明
1.1.3汽車發展趨勢
1.2自動駕駛汽車的產生
1.2.1研發歷史
1.2.2自動駕駛時代的開啟
1.3自動駕駛概述
1.3.1定義及分級標準
1.3.2SAE J3016的自動駕駛級別劃分
1.3.3中國智能汽車等級劃分
1.4自動駕駛技術與行業發展現狀
1.4.1技術發展現狀
1.4.2行業代表
參考文獻

第2章汽車構造基礎
2.1車輛動力傳動繫統
2.1.1概述
2.1.2傳統動力傳動繫統
2.1.3純電動傳動繫統
2.1.4混動傳動繫統
2.2車輛懸架繫統
2.2.1概述
2.2.2非獨立懸架
2.2.3獨立懸架
2.2.4電控懸架
2.3車輛轉向繫統
2.3.1轉向繫統的功用及類型
2.3.2轉向器
2.3.3轉向助力
2.4車輛制動繫統
2.4.1概述
2.4.2制動器
2.4.3制動助力繫統
2.4.4制動力調節繫統
2.5汽車線控繫統技術
2.5.1概述
2.5.2汽車線控的關鍵技術
2.5.3典型線控繫統
2.6CAN總線技術
2.6.1概述
2.6.2工作原理
2.6.3工作特點
2.6.4SAE J1939協議
2.6.5百度自動駕駛汽車的線控技術應用
參考文獻

第3章自動駕駛汽車技術架構
3.1自動駕駛汽車整體架構
3.2環境感知傳感器技術
3.2.1激光雷達
3.2.2攝像頭
3.2.3毫米波雷達
3.2.4超聲波雷達
3.2.5環境感知實例——車道線檢測
3.3定位繫統
3.3.1衛星定位技術
3.3.2差分定位繫統
3.3.3慣性導航定位
3.3.4多傳感器融合定位技術
3.4高精地圖技術概述
3.4.1高精地圖綜述
3.4.2高精地圖在自動駕駛中的應用
3.4.3高精地圖的制作
3.5規劃與決策繫統概述
3.5.1路徑規劃
3.5.2路徑規劃算法介紹
3.6V2X技術概述
3.6.1V2X分繫統概述
3.6.2V2X典型應用
參考文獻

第4章自動駕駛汽車開發平臺
4.1開發平臺概述
4.2硬件平臺
4.2.1傳感器平臺
4.2.2計算平臺
4.2.3線控車輛平臺
4.3軟件開源平臺
4.3.1ROS介紹
4.3.2ROS特點
4.3.3ROS文件繫統層
4.3.4ROS計算圖層
4.4整體開放平臺
4.4.1硬件平臺
4.4.2軟件平臺
4.4.3雲端平臺
4.5安全解決方案
4.5.1潛在威脅與對應方案
4.5.2Apollo安全方案
參考文獻

第5章Apollo平臺介紹
5.1Apollo平臺概述
5.1.1Apollo平臺發展歷程
5.1.2Apollo平臺技術框架
5.2Apollo車輛要求
5.2.1車輛功能要求
5.2.2車輛線控要求
5.3Apollo支持的傳感器
5.3.1激光雷達
5.3.2毫米波雷達
5.3.3攝像頭
5.3.4導航模塊
5.3.5工控機
5.3.6CAN卡
5.3.7Apollo傳
5.4Apollo平臺的安裝和使用
5.4.1Apollo內核的編譯
5.4.2構建Docker容器
5.4.3編譯Apollo源代碼
5.4.4啟動並運行Apollo平臺
5.5開放數據集
5.5.1仿真場景數據
5.5.2標注數據
5.5.3演示數據
參考文獻

前言

隨著汽車工業、信息技術和人工智能技術的發展，汽車智能化、自動化程度越來越高，自動駕駛技術能夠通過融合多傳感器感知道路周邊環境信息，結合高精地圖和高精度定位實現路徑規劃，經決策後控制車輛運動。自動駕駛技術能夠提高道路通行效率，減少交通事故和人員傷亡，提高車輛的運行效率，降低駕駛員的勞動強度，降低能源消耗減少排放，提高出行的舒適性。自動駕駛是一個復雜的軟硬件結合的繫統，主要分為感知定位、決策規劃、控制執行三大技術模塊。感知定位模塊主要通過攝像頭、雷達等高精度傳感器，為自動駕駛提供環境信息； 決策規劃模塊依據感知繫統提供的車輛定位和周邊環境數據，在平臺中根據適當的模型進行路徑規劃等決策； 控制執行模塊以自適應控制和協同控制方式，驅動車輛執行相應命令動作。本書繫統地對自動駕駛所涉及的技術進行了介紹。
本書為高等院校車輛工程、交通工程專業的學生編寫，同時也可供從事智能汽車技術研究的有關工程技術人員參考。全書分為5章。第1章介紹了自動駕駛汽車概述，包括汽車發展史及發展趨勢，自動駕駛汽車的產生及行業發展現狀； 第2章介紹了汽車構造基礎，包括傳統汽車的車輛動力傳動繫統、車輛懸架繫統、車輛轉向繫統、車輛制動繫統、自動駕駛汽車的線控繫統技術及CAN總線技術； 第3章介紹了自動駕駛汽車技術架構，包括自動駕駛汽車整體架構、環境感知傳感器技術、車輛定位技術、高精地圖技術、規劃與決策技術、V2X技術； 第4章介紹了自動駕駛汽車開發平臺，包括開發平臺概述、硬件平臺、軟件開源平臺、整體開放平臺及安全解決方案； 第5章介紹了百度Apollo自動駕駛平臺，包括Apollo平臺概述、Apollo車輛要求、Apollo支持的傳感器、Apollo平臺的安裝和使用、開放數據集。
本書作者長期從事車輛工程和自動駕駛汽車的教學與科研工作，在編寫本書過程中借鋻了同類教材的優點，同時把自動駕駛汽車的研究成果與百度Apollo平臺的技術吸收到本書中，因此本書具有較強的綜合性和前沿性，有利於學生理解和掌握智能駕駛汽車的核心技術。
本書由北京航空航天大學聯合百度公司共同編寫，在編寫過程中得到了來自北京航空航天大學和百度公司的多位專家、老師、同學的參與和支持，包括北京航空航天大學的譚琨、熊繹維、張永康、張行健、趙菲、李鳳遠，以及百度公司的陳卓、夏黎明和唐盈等。謹在此向他們致以深切的謝意。
由於編寫時間短，編者水平有限加之經驗不足，本書難免有疏漏和不足之處，懇請各位同行和讀者批評指正。

編者於北京航空航天大學

2019年9月

第5章Apollo平臺介紹

5.1Apollo平臺概述
5.1.1Apollo平臺發展歷程

2017年7月，百度AI開發者大會在北京國際會議中心召開。會上，時任百度董事會副主席、集團總裁兼首席運營官陸奇正式宣布Apollo 1.0開放平臺上線，開放源代碼，並且公布了Apollo計劃核心技術的總體技術框架及詳細的開放計劃。即日起，所有開發者都可以在GitHub上找到並使用Apollo 1.0的源代碼。Apollo在GitHub上的網址是： https://github.com/ApolloAuto。
Apollo(阿波羅)是一個開放和完整平臺，可以幫助汽車行業及自動駕駛領域的合作伙伴整合自身的車輛和硬件繫統，快速搭建一套屬於自己的自動駕駛繫統。與封閉的繫統相比，開源的Apollo平臺項目的參與者越多，積累的行駛數據就越多，能以更快的速度成熟，從而推動自動駕駛產業快速發展。
Apollo 1.0版本具有在封閉區域循跡自動駕駛的能力和自定位的能力。Apollo 1.0的主要目的是降低自動駕駛的準入門檻。對於自動駕駛行業的初創公司或者缺乏相關積累的整車廠來說，在Apollo 1.0平臺上進行二次開發無疑是一種既省時又省力的方法。
2017年9月，Apollo 1.5版本正式上線。相比Apollo 1.0版本，增加了65000行代碼，並新開放了障礙物感知、決策規劃、雲端仿真、高精地圖和端到端的深度學習算法這5種新能力。相比Apollo 1.0隻能在封閉區域內行駛，Apollo 1.5版本實現了無人駕駛車輛在固定車道的循跡駕駛。同時，Apollo 1.5實現了無人駕駛的完整框架，為未來的發展奠定了良好的基礎。
2018年1月，百度在拉斯維加斯的CES(International Consumer Electronics Show，國際消費電子產品展)大會上正式發布了Apollo 2.0。相比1.5版本，Apollo 2.0在4個方面進行了升級。
(1) 解決方案的完整性。Apollo 2.0支持晝夜簡單城市道路情況下的自動駕駛，包括雲端服務、軟件平臺、參考硬件以及參考車輛平臺在內的4個模塊全部開放。

(2) 首次開放產品安全服務。Apollo 2.0通過雲端的安全OTA、繫統層級的防火牆以及硬件層級的黑盒子這3方面來保障繫統的安全運行。
(3) 自定位、感知、規劃決策能力加強。Apollo 2.0實現了對紅綠燈的有效識別，新增的變道功能也會根據路況進行自主判斷，規劃車輛進一步的動作。
(4) 雲端仿真能力加強。原本在Apollo 1.5上需要花費30min的仿真測試，在Apollo 2.0版本上隻需要30s，減輕了平臺測試者的工作量。
Apollo 2.0在平臺層面上基本實現了功能完整性、開放性和產品的安全性，達到了一個相對穩定的狀態。在商用上，百度也發布了基於Apollo 2.0的、與金龍客車合作的無人駕駛園區穿梭巴士——阿波龍，標志著Apollo平臺的正式落地。
2018年4月，百度正式發布Apollo 2.5版本，圍繞場景、成本、車型、性能等維度進行了多項升級。尤其值得關注的，一是新增支持國內激光雷達廠商和百度聯合開發的“激光雷達 攝像頭”的一體化傳感器，開發者無須再使用國外昂貴的激光雷達產品； 二是新增“單目廣角攝像頭 毫米波雷達”的解決方案，通過基於攝像頭的視覺感知方案，使傳感器成本較之前降低90%。同時，Apollo 2.5版本支持限定區域視覺高速自動駕駛，解鎖高速公路場景，並開放視覺感知、實時相對地圖、高速規劃與控制3大能力。
2018年7月，據Apollo 1.0發布整整一年之後，百度在AI開發者大會上正式發布Apollo 3.0。百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏宣布，L4級別的量產自動駕駛巴士“阿波龍”正式下線。
對於百度而言，Apollo 3.0意味著無人駕駛平臺實現了從技術研發到量產的步。Apollo 3.0在架構、能力、平臺、方案上進行了全方位的更新，在原有開發架構基礎上新增了量產解決方案。
首先，Apollo 3.0將硬件參考車輛平臺升級為車輛認證平臺。Apollo官方給出自動駕駛技術所需要的車輛標準，給整車廠在制造車輛時予以參考，開發者可自由選擇經過Apollo認證的車輛，即可無縫使用Apollo平臺。
其次，Apollo 3.0將硬件參考平臺升級為硬件開發平臺，並發布Apollo傳，支持雷達、攝像頭、激光雷達、GNSS、IMU等設備接入，使得多傳感器融合更加容易實現。
後，Apollo 3.0推出了3個自動駕駛量產解決方案，分別為自主泊車、無人作業小車和自動接駁巴士。
2019年1月，百度在CES大會上正式發布Apollo Enterprise和Apollo 3.5。
Apollo Enterprise(Apollo企業版)被定義為“自動駕駛和車聯網領域的商業解決方案”。主要面向車企、供應商和出行服務商，幫其實現智能化、網聯化、共享化，提供量產、定制、安全的自動駕駛和車聯網解決方案。
Apollo 3.5版本中，自動駕駛繫統的規劃、預測、感知和定位等主要模塊都得到了升級。在硬件方面，Apollo 3.5對現有的5個硬件模塊進行了更新，包括、GPS/IMU導航繫統、攝像頭、雷達和激光雷達。同時新增了兩個新的硬件模塊： Apollo和車路協同V2X OBU。
百度隨Apollo 3.5的發布還推出一個全新的面向自動駕駛的高性能開源計算框架——Apollo Cyber RT。這是一個獨立的開源框架，包含專為構建自動駕駛模塊和應用的組件，並提供標準化模塊接口，開發者可在短時間內構造整套解決方案。
從2017年7月到2019年1月，Apollo平臺從1.0版本發展到3.5版本，這是中國互聯網公司展示出的科技發展的中國速度。同時，百度的自動駕駛汽車項目更得到了各方政府的支持。2018年3月，北京市有關部門在經過封閉測試場訓練、自動駕駛能力評估和專家評審等繫列程序後，向百度發放了北京市首批自動駕駛測試試驗用臨時號牌。同年3月，福建省平潭縣的平潭綜合實驗區頒發了福建省首批自動駕駛路測牌照，百度和金龍客車各拿下3張。沒有方向盤、剎車和駕駛座位的無人駕駛接駁巴士“阿波龍”在這裡測試並終量產。隨後4月，重慶市自動駕駛道路測試啟動儀式在兩江新區中國汽研舉行，重慶自動駕駛管理聯席小組相關領導向百度等車企頒發了重慶市首批自動駕駛路測牌照。
有了這些路測牌照，我國的自動駕駛車輛就可以正式上路行駛並收集更多實時數據和現場信息，為下一步全面上路打下堅實基礎。