自动驾驶框架

本篇文章给大家分享自动驾驶框架，以及自动驾驶框架图对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、自动驾驶可以分为几个等级
• 2、自动驾驶与机器人常用的激光SLAM框架汇总!
• 3、Autoware解读
• 4、商汤绝影王晓刚讲述汽车圈的老故事、新朋友
• 5、自动驾驶模拟器Carla框架结构(四)

自动驾驶可以分为几个等级

等级按程度不同分为六个等级，从零到全自动化，如下：l0；L1级：无自动档；驾驶控制为主，系统及时辅助。L2；L3级：部分自动驾驶，驾驶员仍需专注路况；在大多数路况下，驾驶注意力不需要集中在路况上。L4；L5级：自动化程度高，还具备方向盘等接口，提供及时的驾驶控制；全自动的。

根据“开启自动驾驶功能后，驾驶员是否应该处于驾驶状态”这一标准，自动驾驶以L3级为分界线，分为辅助驾驶和自动驾驶。理论上讲，只有L3级以上（包括L3级）才能称之为自动驾驶。也被称之为高等级自动驾驶。

L2级别：部分自动驾驶 在L2级别，车辆能接管方向盘和加速/减速操作，但驾驶员需负责其余驾驶任务。L3级别：条件自动驾驶 L3级别意味着，在特定路况下，车辆能自动完成加减速和转向，但在某些特定情况下需要驾驶员介入。L4级别：高度自动驾驶 L4级别下，车辆在大多数情况下无需人工干预，能自主行驶。

自动驾驶等级根据技术成熟度和功能复杂性，划分为以下六个等级： L0级：无自动化 描述：汽车完全由驾驶员控制，无自动辅助功能介入。 责任：驾驶者承担所有驾驶责任。 L1级：辅助驾驶 描述：汽车开始引入一些辅助功能，如车道保持辅助系统。 主导：驾驶员仍是驾驶的主导者，系统仅在必要时提供辅助。

自动驾驶与机器人常用的激光SLAM框架汇总!

1、包括BEV/多模态融合、Occupancy网格、毫米波雷达视觉感知、车道线检测、3D感知等，以及多模态融合、在线地图、多传感器标定、Nerf、大模型和高级控制策略等内容。

2、SLAM技术通过使用相机、激光雷达、惯性测量单元等传感器收集环境信息，并通过算法融合这些信息，确定机器人在未知环境中的位置，构建环境地图。应用广泛，不仅在机器人领域，还涉及AR、VR、无人机、自动驾驶等多个领域。根据传感器类型，SLAM算法主要分为二维激光SLAM、三维激光SLAM和视觉SLAM。

3、总结：激光雷达SLAM的直接法适用于激光里程计多程对齐或回环检测；纯LO算法少用，多***用多传感器融合方案。多传感器融合用于高精地图制作，自动驾驶领域常用高精地图定位而不同时进行定位和建图。基于栅格方案适用于移动机器人，尤其在室内环境。基于语义信息和面元的方案在工业界应用较少，了解有限。

4、通过非线性优化来估计位姿变换。应用与性能 LOAM算法在多项性能测试中表现出色，尤其是在KITTI数据集上的测试结果，充分验证了其在激光SLAM领域的优越性能与实用性。通过LOAM算法，激光雷达在移动物体的定位与环境建图方面取得了显著进步，为自动驾驶、机器人导航等领域的应用提供了有力的技术支持。

Autoware解读

Autoware功能主要针对城市环境，同时覆盖高速公路，支持路径规划、路径跟随、加速/制动/转向控制、数据记录、车辆/行人/物体检测、3D本地化、3D映射、交通信号检测与识别、车道检测、对象跟踪、传感器校准与融合、面向云的地图连接自动化、智能手机导航、软件仿真与虚拟现实。

在Autoware的自动驾驶仿真软件中，launc***件起着至关重要的作用。autoware.launch.xml是其中一个基础的launc***件，它使用XML语言编写，以定义启动ROS节点、参数和设置默认值。这个文件的核心结构包括version=0（XML 0版本）和encoding=UTF-8（UTF-8编码）。

商汤绝影王晓刚讲述汽车圈的老故事、新朋友

1、商汤绝影王晓刚讲述汽车圈的老故事、新朋友“一场暴雨让我们（商汤）正式结缘汽车。”11月27日，2024“绝影实力AI DAY”发布会上，商汤绝影CEO王晓刚对外分享了绝影进入智能汽车领域的故事。

2、商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚表示：“未来汽车智能化的竞争，本质上是通用人工智能技术融合应用的比拼。商汤绝影致力于成为加速智能汽车驶入AGI时代的核心技术伙伴，给智能汽车产业带来生产效率和交互体验的双重革新，将携手合作伙伴提供通用人工智能技术驱动的智能汽车全新体验，共同定义未来出行。

自动驾驶模拟器Carla框架结构(四)

1、Carla自动驾驶模拟器基于Client-Server架构设计。在服务器端，它整合了UnrealEngnie和Carla，使用C++进行实现。主要负责仿真过程中的关键任务，包括传感器渲染、物理计算、更新世界状态和actor管理。客户端由Carla组成，支持多客户端同时运行。

2、在Carla生成的车辆中，SUMO可以管理NPC车辆，通过引入run_synchronization.py中的SimulationSynchronization类实现这一功能。通过spawn_npc_sumo.py脚本，可以加入由SUMO控制的车辆，并在每次同步仿真推进后更新车辆路径，实现与Carla的交互。

3、自动驾驶仿真中，CarlaRosBridge是一个关键工具，它连接Carla模拟器与第三方自动驾驶程序，如Autoware和Apollo，实现联合仿真。本文将指导你如何获取、编译和启动CarlaRosBridge。首先，你需要在GitHub的Carla项目中找到ros-bridge的链接，确保选择与你当前Carla版本（如0.14）兼容的版本，比如0.12或更新。

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