自动驾驶技术之所需技术

之前读了一些相关的博文和技术类文章，今天来做个大汇总~~

2、还有控制器：
在前期算法预研阶段，推荐使用工控机（Industrial PC，IPC），因为工控机比嵌入式设备更稳定、可靠， 区支持及配套的软件也更丰富。百度开源的Apollo推荐了一款包含GPU的工控机，型 为 Nuvo-5095GC，回头可以查一查。
当算法研究得较为成熟时，就可以将嵌入式系统作为控制器，比如Audi和TTTech共同研发的zFAS，目前已经应用在最新款Audi A8上量产车上了。
3、can卡
工控机与汽车底盘的交互必须通过专门的语言——CAN。从底盘获取当前车速及方向盘转角等信息，需要解析底盘发到CAN总线上的数据；工控机通过传感器的信息计算得到方向盘转角以及期望车速后，也要通过 CAN卡 将消息转码成底盘可以识别的信 ，底盘进而做出响应。CAN卡可以直接安装在工控机中，然后通过外部接口与CAN总线相连。
Apollo使用的CAN卡，型 为 ESD CAN-PCIe/402
4、全球定位系统（GPS）+惯性测量单元（IMU）
无人驾驶系统依靠GPS+IMU就可以知道自己在哪（经纬度），在朝哪个方向开（航向），IMU还能提供诸如横摆角速度、角加速度等更丰富的信息，这些信息有助于自动驾驶汽车的定位和决策控制。
Apollo的GPS型 为NovAtel GPS-703-GGG-HV，IMU型 为NovAtel SPAN-IGM-A1。
5、感知传感器
感知传感器包括视觉传感器、激光传感器、雷达传感器等。
视觉传感器就是摄像头，摄像头分为单目视觉，双目（立体）视觉。比较知名的视觉传感器提供商有以色列的Mobileye，加拿大的PointGrey，德国的Pike等。
激光传感器分为单线，多线一直到64线。每多一线，成本上涨1万RMB，当然相应的检测效果也更好。比较知名的激光传感器提供商有美国的Velodyne和Quanergy，德国的Ibeo等。国内有速腾聚创和禾赛科技。
雷达传感器是车厂Tier1的强项，因为雷达传感器已经在汽车上得到了广泛使用。知名的供应商当然是博世、德尔福、电装等。
《二》、软件方面：
先说需要的东西吧！！！
（1）、操作系统
推荐使用 Linux 作为无人驾驶研究的操作系统。大部分做无人驾驶的团队都用的 Linux，最常用且普及率很高的当属 Ubuntu 系列，从稳定性上，推荐安装 14.04 版本。
链接：http://pan.baidu.com/s/1jIJNIPg 密码：147y
（2）、Linux基本指令必学指数
命令行操作不仅对开发大有帮助，且使用指令 apt-get install，可以快捷地完成很多软件的安装。
（3）、开发环境安装
开发环境涉及很多实际使用的库，下面通过安装某大牛在工作和学习中经常使用到的库，搭建环境所需安装包：
链接：http://pan.baidu.com/s/1sllta5v 密码：eyc8
开发环境介绍：
QT: 主要作用是做交互式的界面，比如在界面中显示当前传感器采集到的各种信息。界面交互会明显加快开发者调试程序和标定参数的过程。
OpenCV:一个非常强大的库，其中封装了大量的可应用于无人驾驶研究的函数，包括各种滤波器算法、特征点提取、矩阵运算、投影坐标转换、机器学习算法等。当然最重要的是，它在计算机视觉领域的影响力，相机标定，目标检测、识别、跟踪的接口使用起来十分方便。电子版：
链接：http://pan.baidu.com/s/1dE5eom9 密码：n2dn
libQGLViewer： OpenGL 适配 qt 的一个库，编程接口及方法与 OpenGL 大同小异，我们经常在各大无人驾驶公司宣传画上看到的环境感知信息的显示，就完全可以用 QGL 做出来。
官 链接：libQGLViewer Home Page
Boost：有着“C++准标准库”之称。对于C++开发者来说，方便直接调用,Boost是基于标准C++开发的.
QCustomplot：可以通过平面图的形式显示车载传感器的信息。鉴于 qt 内部只提供了基本的直线、圆等绘图工具，使用起来并不是很方便，因此QCustomplot诞生了。简单地调用API，然后把想要显示的数据作为参数输入进去，就可以绘制出下面这些很棒的图形。而且可以很方便地拖动和缩放。

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