智能网联汽车装调与测试（彩色版配实训工单）课件全套 项目1-5 智能网联汽车安装与安全操作- 智能网联汽车线控底盘改装与控制测试

任务1.1智能网联汽车认知与安装01学习目标CONTENTE知识目标:掌握智能网联汽车的定义与内涵；掌握智能网联汽车的等级划分方法；掌握智能网联汽车的系统组成与功用；掌握智能网联汽车的安装方法。02学习目标CONTENTE能力目标:能从电控的角度对智能网联汽车各部件（系统）进行划分；能对市场上主流智能网联汽车进行等级划分；能自主查阅智能网联汽车技术资料并完成车辆部件认知和安装。0102学习内容CONTENTE智能网联汽车的定义与等级划分智能网联汽车的结构组成及关键技术智能网联汽车认知与安装03智能网联汽车的定义与等级划分01任务1.1智能网联汽车认知与安装定义1.智能网联汽车的定义与等级划分6搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与X（人、车、路、后台等）智能信息交换共享，具备复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能，可实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车，称之为ICV（IntelligentandConnectedVehicle，ICV）。定义1.智能网联汽车的定义与等级划分根据GB/T36415-2018《汽车行业信息化实施规范》的定义：内涵1.智能网联汽车的定义与等级划分自主式智能汽车（Autonomous

Vehicle）：指依靠自车所搭载的各类传感器对车辆周围环境进行感知，依靠车载控制器进行决策和控制并交由底层执行，实现自动驾驶。内涵1.智能网联汽车的定义与等级划分自主式智能汽车（Autonomous

Vehicle）：指依靠自车所搭载的各类传感器对车辆周围环境进行感知，依靠车载控制器进行决策和控制并交由底层执行，实现自动驾驶。内涵1.智能网联汽车的定义与等级划分网联式智能汽车（Connected

Vehicle）：车辆通过V2X通信的方式获取外界的环境信息并帮助车辆进行决策与控制。内涵1.智能网联汽车的定义与等级划分网联式智能汽车（Connected

Vehicle）：车辆通过V2X通信的方式获取外界的环境信息并帮助车辆进行决策与控制。内涵1.智能网联汽车的定义与等级划分车联网属于物联网的其中一种：是以车内网、车际网和车云网为基础，借助全新的信息和通信技术，按照约定的通信协议和数据交换标准实现车与X（人、车、路、云等系统）之间进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络。内涵1.智能网联汽车的定义与等级划分等级划分1.智能网联汽车的定义与等级划分SAE--SocietyofAutomotive

Engineers--国际自动机工程师学会，原译：美国汽车工程师学会等级划分自适应巡航控制系统（ACC)1.智能网联汽车的定义与等级划分u

LEVEL1级别称其为“驾驶辅助”该层次车辆有一定的功能协助驾驶员执行横向，或者纵向的车辆运动的特定任务（但不是同时能完成并线超车这种复杂的任务），驾驶员承担大部分车辆控制能力。自动紧急制动(AEB)电子稳定性控制(ESC)uLevel

2其含义为“部分自动化”该层次车辆能够有一定能力协助驾驶员执行包括横向，纵向的车辆运动任务（车辆能自主实现特定地复杂任务），但驾驶员需要实时监控车辆完成这些任务。自动辅助变道自动辅助导航驾驶等级划分1.智能网联汽车的定义与等级划分等级划分1.智能网联汽车的定义与等级划分uLevel

3其含义为“有限制条件的自动驾驶”，该层次汽车能够在某个特定的驾驶交通环境下让驾驶员完全不用控制汽车，而且可以自动检测环境的变化以判断是否返回驾驶员驾驶模式，驾驶员无需一直对系统进行监视，可称之为“半自动驾驶”L3责任不明问题想必是导致斩断L3自动驾驶量产的关键所在。2021年梅赛德斯奔驰成为全球首个获得联合国法规UN-R157

ALKS自动车道保持系统认证的汽车企业，意味着全球汽车企业自动驾驶系统认证工作的正式开启。uL4级，高度自动化可以实现驾驶全程不需要驾驶员，但是会有限制条件，例如限制车辆车速不能超过一定值，且驾驶区域相对固定。实现L4级别自动驾驶后已经可以不需要安装刹车和油门踏板了。uL5级，完全自动化完全自适应驾驶，适应任何驾驶场景。但是涉及到法律、高科技突破等限制，目前还需要进一步深入研发，对应的产品目前还没有实现。L3级是当道路状况不满足自动驾驶条件时，需要驾驶员接管汽车。L4级驾驶自动化就将行驶状态的所有道路安全责任转移给汽车本身。等级划分1.智能网联汽车的定义与等级划分DDT（

Dynamic

Driving

Task，

动态驾驶任务）：指在道路上驾驶车辆需要做的实时操作和决策行为操作包括转向、加速和减速，决策包括路径规划等。OEDR（

objectandEventDetectionandResponse，物体和事件的探测和响应）：指驾驶员或自动驾驶系统对突发情况的探测和应对,在自动驾驶模式下，系统负责OEDR，应对可能影响安全操作的其他事物，进行检测响应.DDT

Fallback（动态驾驶任务支援）自动驾驶在设计时，需考虑发生系统失效或者出现超出系统设计的使用范围之外的情况，当该情形发生时，驾驶员或自动驾驶系统需做岀最小化风险的解决响应。ODD（

Operational

Design

Domain，设计的适用范围）：将已知的天气环境、道路情况、车速、车流量等信息作出测定，给定自动驾驶

系统具体的条件，以确保系统能力在安全适用的环境之内。等级划分1.智能网联汽车的定义与等级划分等级划分1.智能网联汽车的定义与等级划分等级划分1.智能网联汽车的定义与等级划分智能网联汽车的结构组成及关键技术02任务1.1智能网联汽车认知与安装组成与功用2.

结构组成及关键技术从硬件上看，智能网联汽车智能驾驶系统由传感器、计算单元和线控底盘三部分组成。从硬件上看，智能网联汽车智能驾驶系统由传感器、计算单元和线控底盘三部分组成分别对应智能驾驶的环境感知层、智能决策层以及控制和执行层。组成与功用2.

结构组成及关键技术环境感知层的主要功能是通过车载环境感知技术、卫星定位技术、4G/5G及V2X无线通信技术等，实现对车辆自身属性和车辆外在属性（如道路、车辆和行人等）静、动态信息的提取和收集，并向智能决策层输送信息。组成与功用2.

结构组成及关键技术组成与功用2.

结构组成及关键技术u

高清摄像头车载摄像机是实现众多预警、识别类ADAS功能的基础，是目前最便宜也是最常用的车载传感器之一。摄像机可以识别车辆行驶环境中的车辆、行人、车道线、路标、交通标志、交通信号灯等，具有较高的图像稳定性、抗干扰能力和传输能力。组成与功用2.

结构组成及关键技术u

高清摄像头特斯拉：超声波雷达（×12）探测距离：8m前置毫米波雷达（×1）探测距离：160m前置主摄像头（×3）探测距离：250m/150m/60m前侧视摄像头（×2）探测距离：80m后侧视摄像头（×2）探测距离：100m后视摄像头（×1）探测距离：50m组成与功用2.

结构组成及关键技术u

激光雷达激光雷达是以发射激光束来探测目标空间位置的主动测量设备。在自动驾驶场景中，激光雷达主要有两个功能：3D的环境感知与SLAM加强定位。u

毫米波雷达与激光波雷达相比，毫米波雷达不仅成本更低，且可以同时解决摄像机测距、测速不够精确的问题，此外毫米波雷达还可以完美处理激光雷达所处理不了的沙尘天气。组成与功用2.

结构组成及关键技术u

毫米波雷达与激光波雷达相比，毫米波雷达不仅成本更低，且可以同时解决摄像机测距、测速不够精确的问题，此外毫米波雷达还可以完美处理激光雷达所处理不了的沙尘天气。组成与功用2.

结构组成及关键技术组成与功用2.

结构组成及关键技术u

超声波雷达声波雷达工作在机械波波段，工作频率在

20kHz以上。超声波雷达具有频率高、波长短、绕射现象小、方向性好、能够成为射线而定向传播等优点，且兼具防水、防尘的特性，因此非常适合应用于泊车。u

IMU+GPS无人驾驶的车辆中，一般都会有组合导航，一个最基本的组合导航，包括了两个部分:GPS(全球定位系统)和IMU（惯性传感器）组成与功用2.

结构组成及关键技术组成与功用2.

结构组成及关键技术u

高精地图高精地图是用于自动驾驶的专题地图，由含有语义信息的车道模型、道路部件(Object)、道路属性三类矢量信息，以及用于多传感器定位的特征(feature)图层构成。组成与功用2.

结构组成及关键技术u

T-BOXT-BOX作为无线网关，通过4G远程无线通讯、GPS卫星定位、加速度传感和CAN通讯等功能，为整车提供远程通讯接口，提供包括行车数据采集、行驶轨迹记录、车辆故障监控、车辆远程查询和控制（开闭锁、空调控制、车窗控制、发送机扭矩限制、发动机启停）、驾驶行为分析、4G无线热点分享等服务。组成与功用2.

结构组成及关键技术自动驾驶计算单元是一种专门用于处理自动驾驶相关数据和算法的硬件平台。根据不同的厂商和技术方案，自动驾驶计算单元有多种平台，例如：英伟达的Drive

AGX系列高通的Snapdragon

Ride系列

、华为的MDC系列。组成与功用2.

结构组成及关键技术控制执行层的主要功能是根据功能决策层的指令对车辆进行操作和协调。组成与功用2.

结构组成及关键技术线控底盘是智能网联汽车的执行部分，需要执行上层控制的运动指令，完成此过程需要依赖底盘的线控系统（

X-by-wire）。关键技术2.

结构组成及关键技术关键技术2.

结构组成及关键技术u拟人化自动驾驶关键技术2.

结构组成及关键技术关键技术2.

结构组成及关键技术u

融合关键技术2.

结构组成及关键技术u

融合在自动驾驶汽车中，定位、雷达、视觉等传感器协作融合，能够以图像、点云等形式输入收集到的环境数据，并通过算法的提取、处理和融合，进一步形成完整的汽车周边驾驶态势图，为驾驶行为决策提供依据。u

高精定位----基于GPS+IMU基于差分GPS+惯性导航IMU的组合是最为常规的定位方法。精度可以达到米级。对于低精度的定位要求，差分GPS+惯性导航IMU可谓是一堆黄金组合，在GPS信号良好时，GPS起主导作用，当GPS信号暂时中断（例如隧道环境），惯性导航又可以在短时间依靠航位推算继续提高较高精度的定位。关键技术2.

结构组成及关键技术关键技术2.

结构组成及关键技术u

高精定位----基于激光雷达+高精地图激光雷达+高精地图定位是一种利用激光雷达扫描周围环境，与预先建立的高精地图进行匹配，计算出车辆相对于地图的位置的方法关键技术2.

结构组成及关键技术u

高精定位----基于激光雷达+组合惯导+高精地图关键技术2.

结构组成及关键技术u

高精定位----基于视觉+高精地图视觉定位是指用车载摄像头拍摄环境图像，跟已知的地图元素做对比或以递推方式计算车辆位置的定位方式u

道路环境检测—激光雷达关键技术2.

结构组成及关键技术关键技术2.

结构组成及关键技术u

道路环境检测—视觉基于深度学习的计算机视觉，应用于无人驾驶的视觉感知系统中，主要分为四大块：动态物体检测（Dynamic

Object

Detection）、通行空间（Free

Space）、车道线检测（Lane

Detection）、静态物体检测（Static

Object

Detection）等。u

道路环境检测—语义分割/深度信息关键技术2.

结构组成及关键技术关键技术2.

结构组成及关键技术动态物体检测（Dynamic

Object

Detection）两种方法：输入激光雷达的单帧扫描点云和摄像头的图片信息，进行在3D空间的更准确的目标检测。激光雷达的位置和摄像头的位置需要提前进行联合标定，现在主要是基于MV3D算法来实现。将lidar_detector和image_detector的检测结果进行融合，image_detector

的识别类别被添加到lidar_detector的聚类结果上。u

行驶轨迹预测关键技术2.

结构组成及关键技术自动驾驶行驶轨迹预测是指根据车辆周围的环境和目标的状态，预测目标在未来一段时间内的运动轨迹。这是自动驾驶系统中一个重要的模块，它可以帮助车辆做出合理的规划和控制决策，避免碰撞和交通事故关键技术2.

结构组成及关键技术u

决策与路径规划自动驾驶路径规划和决策之间的关系是密切的。决策是指根据车辆的目的地和周围环境，确定车辆应该采取的行为，例如变道、超车、停车等²。路径规划是指在决策的基础上，生成一条或多条可行驶的轨迹，满足安全、高效、舒适等要求关键技术2.

结构组成及关键技术uend-to-end自动驾驶端到端自动驾驶是指直接从原始传感器数据产生实时决策进而自动控制车辆的方法。它不需要对传感器数据进行复杂的预处理和特征提取，也不需要设计多个模块来完成感知、决策和执行等任务。的缺点是缺乏可解释性和安全保障，需要大量的智能网联汽车认知与安装03任务1.1智能网联汽车认知与安装实践内容3.智能网联汽车认知与安装请查阅相关技术文档，完成智能网联车辆认知与安装！任务1.2智能网联汽车安全操作学习目标CONTENTE01知识目标:掌握智能网联汽车的安全防护机制；掌握智能网联汽车安全操作和紧急应对方法。02学习目标CONTENTE能力目标:能安全操控智能网联汽车并在紧急情况下使车辆安全停下。0102学习内容CONTENTE智能网联汽车开发套件安全防护机制智能网联汽车（乘用车）安全防护机制智能网联车辆安全操作0301 智能网联汽车开发套件安全防护机制任务1.2智能网联汽车安全操作限速保护1.开发套件安全防护机制无论自动驾驶模式或是遥控驾驶模式，车辆控制器会将车速限制在一个比较安全的范围，开发套件的最高速度一般被限制为前进20km/h。时刻注意危险情况，随时做好接管准备，正常测试建议遥控器专人负责。遥控接管1.开发套件安全防护机制当车辆处于自动驾驶模式时，如果出现偏离航向、车速过快或者有碰撞风险时，可以直接使用遥控器接管车辆的控制，遥控器所发出的控制指令的优先级永远高于自动驾驶系统所给出的控制指令，详细操作见任务实施部分。急停开关1.开发套件安全防护机制当车辆在自动驾驶模式中有碰撞风险且无法使用遥控器时，随车人员可以根据实际情况选择拍下急停开关来实现全车制动，有效规避风险。提示：急停开关被拍下后，车轮将会抱死，遥控器的指令也将无法对车辆进行操控，必须要在旋开急停开关以后，才能继续进行操作。碰撞保护1.开发套件安全防护机制车辆前后分别有⼀条防撞条，能够感应防撞条与车体间的压力从而判断是否发生了碰撞。当发生轻微碰撞时，碰撞保护触点开关感受到压力就会立即解除动力，并会出发刹车，待车停稳后自动复位，以防进⼀步伤害。此外，防撞条本身也能形成有效的隔离，⼀定程度上保护车辆和被撞物体。02 智能网联汽车（乘用车）安全防护机制任务1.2智能网联汽车安全操作接管机制2.（乘用车）安全防护机制在汽车自动驾驶期间，通过人工操控加速踏板、制动踏板和方向盘均可以实现人工接管车辆，即人工干预下退出线控模式，同时切换到手动驾驶模式。功能安全2.（乘用车）安全防护机制高速转向安全性高速行驶时非预期的转向指令不应致使车辆发生危及驾驶安全的行为失效安全智能驾驶系统失效包括通信丢失、通信异常，自动驾驶控制器检测该类失效并进入故障模式，退出线控模式。制动优先在任何情况下，自动驾驶控制器会优先保证制动系统的功能实现。03 智能网联汽车汽车安全操作任务1.2智能网联汽车安全操作实践内容3.智能网联汽车安全操作请查阅相关技术文档，完成智能网联车辆汽车安全操作！任务2.1Ubuntu系统安装与基本使用01学习目标CONTENTE知识目标:掌握Ubuntu系统的安装与使用方法；熟悉Ubuntu的文件系统和命令终端的常用命令的含义.02学习目标CONTENTE能力目标:能熟悉使用Ubuntu系统命令终端的常用命令完成相关操作。Ubuntu系统认知01Ubuntu系统安装与基本使用02学习内容CONTENTEUbuntu系统认知01任务1.2Ubuntu系统安装与基本使用​Linux内核最初只是由芬兰人林纳斯·托瓦兹（LinusTorvalds）在赫尔辛基大学上学时出于个人爱好而编写的。Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是一个基于POSIX和UNIX的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。Linux能运行主要的UNIX工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想，是一个性能稳定的多用户网络操作系统。​LInux简介：Linux的发行版说简单点就是将Linux内核与应用软件做一个打包。简介1.Ubuntu系统认知安装方式1.Ubuntu系统认知Ubuntu是一个自由、开源、基于Debian的Linux发行版，发行周期为6个月，由Canonical公司和自由软件社区开发。普通的桌面应用版可以获得18个月的支援，标为LTS（“长期支持版”）的桌面版本获得3年、服务器版本5年的支持。Ubuntu简介：简介1.Ubuntu系统认知78虚拟机(选用）虚拟机的客户端性能稍弱，内存消耗大，优点是可以两个系统同时运行，可以通过网络设置两个系统之间互相访问，或者通过虚拟机软件的设置互相交换文件。虚拟机上只需要装必要的软件，硬盘空间占用低。安装方式1.Ubuntu系统认知双系统双系统性能更好，缺点是同一时间只能用一个系统，切换系统需要重启，使用麻烦。安装方式1.Ubuntu系统认知WSL--WindowsSubsystemforLinux适用于Linux的Windows子系统可让开发人员按原样运行GNU/Linux环境-包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序-且不会产生传统虚拟机或双启动设置开销。安装方式1.Ubuntu系统认知NVIDIADRIVEAGXPegasus™使用两块Xavier系统级芯片和两台NVIDIATuring™GPU的强大功能，实现了比以往更高的320TOPS的超级计算能力。该平台专为L4级和L5级自主系统（包括机器人出租车）而设计和打造。安装方式1.Ubuntu系统认知文件架构1.Ubuntu系统认知Ubuntu没有盘符这个概念，只有一个根目录/，所有文件都在它下面安装方式1.Ubuntu系统认知。/bin：bin是Binaries(二进制文件)的缩写,这个目录存放着最经常使用的命令。/boot：这里存放的是启动Linux时使用的一些核心文件，包括一些连接文件以及镜像文件。/dev：dev是Device(设备)的缩写,该目录下存放的是Linux的外部设备，在Linux中访问设备的方式和访问文件的方式是相同的。/etc：etc是Etcetera(等等)的缩写,这个目录用来存放所有的系统管理所需要的配置文件和子目录。/home：用户的主目录，在Linux中，每个用户都有一个自己的目录，一般该目录名是以用户的账号命名的，如上图中的alice、bob和eve。/lib：lib是Library(库)的缩写这个目录里存放着系统最基本的动态连接共享库，其作用类似于Windows里的DLL文件。几乎所有的应用程序都需要用到这些共享库文件架构1.Ubuntu系统认知。/proc：proc是Processes(进程)的缩写，/proc是一种伪文件系统（也即虚拟文件系统），存储的是当前内核运行状态的一系列特殊文件，/root：该目录为系统管理员，也称作超级权限者的用户主目录。/sbin：s就是SuperUser的意思，是SuperuserBinaries(超级用户的二进制文件)的缩写，这里存放的是系统管理员使用的系统管理程序。/selinux：这个目录是Redhat/CentOS所特有的目录，Selinux是一个安全机制，类似于windows的防火墙，但是这套机制比较复杂，这个目录就是存放selinux相关的文件的。/srv：该目录存放一些服务启动之后需要提取的数据。/sys：sysfs文件系统集成了下面3种文件系统的信息：针对进程信息的proc文件系统、针对设备的devfs文件系统以及针对伪终端的devpts文件系统。/tmp：tmp是temporary(临时)的缩写这个目录是用来存放一些临时文件的。文件架构1.Ubuntu系统认知。/usr：usr是unixsharedresources(共享资源)的缩写，这是一个非常重要的目录，用户的很多应用程序和文件都放在这个目录下，类似于windows下的programfiles目录。/var：var是variable(变量)的缩写，这个目录中存放着在不断扩充着的东西，我们习惯将那些经常被修改的目录放在这个目录下。包括各种日志文件。/run：是一个临时文件系统，存储系统启动以来的信息。当系统重启时，这个目录下的文件应该被删掉或清除。如果你的系统上有/var/run目录，应该让它指向run。文件架构1.Ubuntu系统认知Ubuntu系统安装与基本使用02任务1.2Ubuntu系统安装与基本使用。实践内容2.Ubuntu系统安装与基本使用请查阅相关技术文档，完成Ubuntu系统安装与基本使用！任务2.2ROS系统安装与基本使用学习目标CONTENTE01知识目标:掌握ROS系统的安装和各个组件使用方法；熟悉ROS系统的架构、文件系统和常用命令的含义。02学习目标CONTENTE能力目标:能熟悉使用ROS的常用命令完成代码编译、功能节点启动、ROS组件启动和功能调试；能熟悉使用rqt、rviz和gazebo等ROS组件完成数据可视化、功能调试和功能仿真*。01ROS

系统认知ROS安装与基本使用02学习内容CONTENTE01 ROS系统认知任务2.2ROS系统安装与基本使用RobotOperating

System--机器人操作系统

（ROS）是编写机器人软件的灵活框架。它是工具、库和惯例的集合，旨在简化在各种机器人平台上创建复杂而强大的机器人行为的任务。简介1.ROS认知机器人操作系统（

R

o

b

o

tOperating

System），即ROS本身，

它是一个元操作系统，提供了硬件抽象、设备控制、功能实现、进程间通信和包管理等服务简介1.ROS认知ROS是适用于机器人的开源元操作系统ROS集成了大量的工具，库，协议，提供类似OS所提供的功能，简化对机器人的控制还提供了用于在多台计算机上获取，构建，编写和运行代码的工具和库，ROS在某些方面类似于“机器人框架”ROS设计者将ROS表述为“ROS

=

Plumbing+Tools+Capabilities+Ecosystem”，即ROS是通讯机制、工具软件包、机器人高层技能以及机器人生态系统的集合体简介1.ROS认知；ROS最大的贡献就是制定了机器人开发的统一接口标准，提高研发过程中的软件复用率和提供一个协作平台。1.提高软件复用率：ROS

被设计成一种分布式的结构，框架中的每个功能模块都可以被单独的设计、编译，并且在运行的时候以松耦合的方式结合起来。2.提供协作平台：

ROS

也是一个协作平台。例如：建图专家可以发布一个先进的地图建模系统；导航专家可以在地图建模系统上进行机器人导航视觉专家可以开发出一个物体识别的模块。特点1.ROS认知简介1.ROS认知3.支持多种编程语言ROS

使用了中立的定义语言描述模块之间的消息接口，支持在编译过程中产生目标语言的目标文件。目前支持的语言有

Python、C++、Java、Octave

和

Lisp

多种语言。换句话说，您可以使用熟悉的语言开发ROS程序。简介1.ROS认知uROS特点：4.

ROS中集成众多开源项目5.工具包丰富3D可视化工具----RVIZ物理仿真环境----Gazebo数据记录工具----rosbagQt工具箱----rqt_*简介1.ROS认知组件1.ROS认知uRVIZRViz(the

Robit

Visualization

tool)，机器人可视化工具，可视化的作用是直观的，它极大的方便了监控和调试等操作。组件1.ROS认知uGazeboGazebo是一个机器人仿真工具，模拟器，也是一个独立的开源机器人仿真平台。当今市面上还有其他的仿真工具例如V—Rep、Webots等等。但是Gazebo不仅开源，也是是兼容ROS最好的仿真工具。组件1.ROS认知uRqtrqt是一个基于qt开发的可视化工具，拥有扩展性好、灵活易用、跨平台等特点，它集成了30多种工具，可以作为一个综合的GUI工具来使用。另外，RViz也被集成到rqt的插件中，这使rqt成为ROS的一个不可缺少的GUI工具运行rqt将显示rqt的GUI界面，如所示。如果是第一次，它将只显示菜单，此外没有任何内容。这是因为还没有指定rqt直接运行的插件程序.组件1.ROS认知uRosbagrosbag

是

ROS

的一个工具包，它可以用来录制、回放、查看、过滤和压缩

ROS

的消息6.开源免费与活跃的社区ROS

遵照

BSD

许可证，使用者可以修改和重写发布其中的应用代码，可以进行商业化的开发和销售。简介1.ROS认知自动驾驶开源项目Autoware基金会自动驾驶1.ROS认知AutowareAutoware基金会是一个非盈利组织，旨在发起，发展和资助开源协作Autoware的项目工程，该工程创建了Autoware.AI，Autoware.Auto和Autoware.IO三个部分。Autoware.AI是第一个版本，它基于ROS

1，提供了从定位和物体检测到路径规划和控制的所有必要功能。Autoware.Auto是对Autoware.AI的全新改写，它基于ROS

2，采用了现代无人汽车自动驾驶领域软件工程的最佳实践。Baidu

Apollo是由百度发布全球最大自动驾驶开放平台，包括开放平台及企业版解决方案，Apollo开放平台是面向所有开发者提供最开放、完整、安全的自动驾驶开源平台。Apollo已形成自动驾驶、车路协同、智能车联大开放平台。自动驾驶1.ROS认知Apollo百度

Apollo

在最初的版本中使用了

ROS

作为自动驾驶系统的框架，后在此基础上推出CyberRTWorkSpace---

自定义的工作空间|---

build:编译空间，用于存放CMake和catkin的缓存信息、配置信息和其他中间文件。|---

devel:开发空间，用于存放编译后生成的目标文件，包括头文件、动态&静态链接库、可执行文件等。|---

src:

源码|--

package：功能包(ROS基本单元)包含多个节点、库与配置文件，包名所有字母小写，只能由字母、数字与下划线组成文件系统1.ROS认知WorkSpace---

自定义的工作空间|---

build:编译空间，用于存放CMake和catkin的缓存信息、配置信息和其他中间文件。|---

devel:开发空间，用于存放编译后生成的目标文件，包括头文件、动态&静态链接库、可执行文件等。|---

src:

源码|--

package：功能包(ROS基本单元)包含多个节点、库与配置文件，包名所有字母小写，只能由字母、数字与下划线组成文件系统1.ROS认知|--

CMakeLists.txt

配置编译规则，比如源文件、依赖项、目标文件|--

package.xml包信息，比如:包名、版本、作者、依赖项…|--

scripts

存储python文件|--

src

存储C++源文件|--

include

头文件|--

msg

消息通信格式文件|--

srv

服务通信格式文件|--

action

动作格式文件|--

launch

可一次性运行多个节点|--

config

配置信息|--

CMakeLists.txt:

编译的基本配置文件系统1.ROS认知通信架构1.ROS认知uNode在ROS的世界里，最小的进程单元就是节点（node）。一个软件包里可以有多个可执行文件，可执行文件在运行之后就成了一个进程(process)，这个进程在ROS中就叫做节点。从程序角度来说，node就是一个可执行文件（通常为C++编译生成的可执行文件、Python脚本）被执行，加载到了内存之中。从功能角度来说，通常一个node负责者机器人的某一个单独的功能。例如:有一个node来控制底盘轮子的运动，有一个node驱动摄像头获取图像，有一个node驱动激光雷达，有一个node根据传感器信息进行路径规划……这样做可以降低程序发生崩溃的可能性，试想一下如果把所有功能都写到一个程序中，模块间的通信、异常处理将会很麻烦。通信架构1.ROS认知uMastermaster在整个网络通信架构里相当于管理中心，管理着各个node。node首先在master处进行注册，之后master会将该node纳入整个ROS程序中。node之间的通信也是先由master进行“牵线”，才能两两的进行点对点通信。当ROS程序启动时，

第一步首先启动master，由节点管理器处理依次启动node。通信架构1.ROS认知u通信方式ROS的通信方式是ROS最为核心的概念，ROS系统的精髓就在于它提供的通信架构。ROS的通信方式有以下四种：Topic

主题Service

服务Parameter

Service

参数服务器Actionlib

动作库通信架构1.ROS认知uTopic通信ROS中的通信方式中，topic是常用的一种。对于实时性、周期性的消息，使用topic来传输是最佳的选择。topic通信属于一种异步的通信方式Node间进行通讯，其中发送消息的一方，ROS将其定义为Publisher(发布者)，将接收消息的一方定义为Subscriber(订阅者)。考虑到消息需要广泛传播，ROS没有将其设计为点对点的单一传递，而是由Publisher将信息发布到Topic(主题)中，想要获得消息的任何一方都可以到这个Topic中去取数据。通信架构1.ROS认知uTopic通信Message按照定义解释就是topic内容的数据类型，也称之为topic的格式标准。例如：乌龟的仿真中turtlesim节点订阅的话题/turtle1/cmd_vel的消息类型如下所示。通信架构1.ROS认知uService通信ROS提供了节点与节点间通讯的另外一种方式：service通讯。Service通讯分为client端和server端。Service通讯的特点：同步数据访问具有响应反馈机制一个server多个client注重业务逻辑处理通信架构1.ROS认知uService通信ROS提供了节点与节点间通讯的另外一种方式：service通讯。Service通讯分为client端和server端。Service通讯的特点：同步数据访问具有响应反馈机制一个server多个client注重业务逻辑处理通信架构1.ROS认知uParameterService与前两种通信方式不同，参数服务器也可以说是特殊的“通信方式”。特殊点在于参数服务器是节点存储参数的地方、用于配置参数，全局共享参数。参数服务器使用互联网传输，在节点管理器中运行，实现整个通信过程。参数服务器的维护方式，总的来讲有三种方式：命令行维护launch文件内读写node源码通信架构1.ROS认知uActionlibAction的工作原理是client-server模式，也是一个双向的通信模式。Action通讯分为Client端和Server端，Client端负责给Server端发送指令，Server端接收到指令，根据自身的业务逻辑进行处理指令，处理过程中，可以反馈进度给为Client端，处理结束后将结构反馈给Client端通信架构1.ROS认知uActionlib在Action通讯模型交互过程中，分为三个数据交互阶段：client端请求阶段，server端进度反馈阶段server端结果反馈阶段对于Client端而言，可做的操作行为有两种:发送指令请求，Goal取消指令请求，Cancel对于Server而言，可做的操作行为有：响应进度信息，Feedback响应结果信息，Result实践内容2.

ROS系统安装与基本使用请查阅相关技术文档，完成ROS系统安装与基本使用！任务2.2ROS系统安装与基本使用任务3.1雷达传感器安装与调试01学习目标CONTENTE知识目标:掌握激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达等雷达传感器的结构组成、分类、原理、特点和功用；掌握激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达的电路原理、连接方法和网络配置等。02学习目标CONTENTE能力目标:能对各种雷达传感器进行标定，并对标定参数进行读取；能对雷达传感器的原始数据进行获取与查看；能对雷达传感器的功能是否正常进行调试。激光雷达传感器的认知01毫米波雷达传感器认知02学习内容CONTENTE激光雷达安装与调试02激光雷达传感器的认知01任务3.1雷达传感器安装与调试激光雷达LiDAR(LightLaserDetectionandRanging)，是一种主动传感器，主动发射电磁波激光束，探测反射波，通过计算反射时间和反射波特征探测目标的距离和速度等信息。定义激光雷达传感器的认知三角测距法激光器发射一束激光，被物体A反射后，照射到图像传感器的A’，这样就形成了一个三角形，通过解算可以求出物体A到激光器的距离。激光束被不同距离的物体反射后，形成不同的三角形。物体距离不断变远，反射激光在图像传感器上的位置变化会越来越小，也就是越来越难以分辨。这正是三角测距的一大缺点，物体距离越远，测距误差越大。原理激光雷达传感器的认知飞行时间（TOF）测距法激光器发出激光时，计时器开始计时，接收器接收到反射回来的激光时，计时器停止计时，得到激光传播的时间后，通过光速一定这个条件，很容易计算出激光器到障碍物的距离。由于光速传播太快了，要获取精确的传播时间太难了。所以这种激光雷达自然而然成本也会高很多，但是测距精度很高。原理激光雷达传感器的认知机械激光雷达使用机械部件旋转来改变发射角度，这样导致体积过大，加工困难，且长时间使用电机损耗较大。但由于机械激光雷达是最早开始研发的，所以现在成本较低，大多数无人驾驶公司使用的都是机械激光雷达。机械VS固态分类激光雷达传感器的认知MEMS激光雷达Micro-Electro-MechanicalSystem将原本激光雷达的机械结构通过微电子技术集成到硅基芯片上。本质上而言MEMS激光雷达是一种混合固态激光雷达，并没有做到完全取消机械结构。机械VS固态分类激光雷达传感器的认知相控阵激光雷达OPA--opticalphasedarray通过改变发射阵列中每个单元的相位差，合成特定方向的光束。经过这样的控制，光束便可对不同方向进行扫描。雷达精度可以做到毫米级机械VS固态Flash激光雷达以一次脉冲向全视野发射，利用飞行时间成像仪接收反射信号并成像，发射的激光波长是关键因素分类激光雷达传感器的认知相控阵激光雷达OPA--opticalphasedarray通过改变发射阵列中每个单元的相位差，合成特定方向的光束。经过这样的控制，光束便可对不同方向进行扫描。雷达精度可以做到毫米级机械VS固态Flash激光雷达以一次脉冲向全视野发射，利用飞行时间成像仪接收反射信号并成像，发射的激光波长是关键因素分类激光雷达传感器的认知单线VS多线RPLIDARA1分类激光雷达传感器的认知单线激光雷达是指激光源发出的线束是单线的雷达，通过电机的旋转，获得一条线束，只能检测同一个高度的障碍物。RS-LiDAR-32分类激光雷达传感器的认知单线VS多线多线激光雷达是指同时发射及接收多束激光的激光旋转测距雷达，可以识别物体的高度信息并获取周围环境的3D扫描图。目前有8线、16线、32线、64线和128线之分。优点分辨率高。激光雷达可以获得极高的角度、距离和速度分辨率，这意味着激光雷达可以利用多普勒成像技术获得非常清晰的图像。精度高。激光直线传播、方向性好、光束非常窄，弥散性非常低，因此激光雷达的精度很高。抗有源干扰能力强。与微波、毫米波雷达易受自然界广泛存在的电磁波影响的情况不同，自然界中能对激光雷达起干扰作用的信号源不多，因此激光雷达抗有源干扰的能力很强。缺点成本高雨衰和雾霾颗粒激光雷达的穿透性也不如毫米波特点激光雷达传感器的认知目标检测建图应用激光雷达传感器的认知毫米雷达传感器的认知02任务3.1雷达传感器安装与调试雷达，Radar---radiodetectionandranging，无线电探测和测距，即用无线电的方法发现目标并测定它们的空间位置。雷达发射电磁波对目标进行照射并接收其回波，由此获得目标至电磁波发射点的距离、距离变化率（径向速度）、方位、高度等信息。毫米波雷达，是工作在毫米波波段（millimeterwave）的雷达，通常是指30～300GHz(波长为1～10mm)频段。定义毫米波雷达传感器的认知单片微波集成电路（MMIC）芯片包括多种功能电路，如低噪声放大器（LNA）、功率放大器、混频器、检波器、调制器、压控振荡器(VCO)、移相器、包括收发系统中的发送(TX)和接收(RX)射频(RF)组件，以及时钟等模拟组件，还有模数转换器(ADC)、微控制器(MCU)和数字信号处理器(DSP)等数字组件。原理毫米波雷达传感器的认知142天线高频PCB板主要包括天线、收发模块和信号处理模块。毫米波雷达天线的主流方案是微带阵列，即将高频PCB板集成在普通的PCB基板上实现天线的功能，需要在较小的集成空间中保持天线足够的信号强度。原理毫米波雷达传感器的认知测距：（TOF）通过给目标连续发送毫米波信号，然后用传感器接收从物体返回的毫米波，通过探测毫米波的飞行（往返）时间来得到目标物距离。原理毫米波雷达传感器的认知测速：根据多普勒效应，通过计算返回接收天线的雷达波的频率变化就可以得到目标相对于雷达的运动速度，简单地说就是相对速度正比于频率变化量测方位角：通过并列的接收天线收到同一目标反射的雷达波的相位差计算得到目标的方位角。原理毫米波雷达传感器的认知按照测量的距离划分为：-近距离（SRR），一般探测距离小于60m-中距离（MRR），一般探测距离为100m左右；-远距离（LRR），探测距离一般大于200m。

有的企业只分为近距离雷达和远距离雷达，具体探测距离以产品说明书为准。分类毫米波雷达传感器的认知按照频段划分：-24GHz（用于短中距离雷达，15-30米）-77GHz（用于长距离雷达，100-200米）分类毫米波雷达传感器的认知当前毫米波雷达目标探测劣势：无法成像，无法进行图像颜色识别；对横向目标敏感度低，例如：对横穿车辆检测效果不佳；行人反射波较弱，对行人分辨率不高，探测距离近；对高处物体以及小物体检测效果不佳；覆盖区域呈扇形，有盲点区域相比于摄像头和激光雷达，毫米波雷达的优势全天候、全天时工作特性-不论昼夜，不受天气状况限制，即使雨雪天都能正常工作；环境适应性强，不良天气环境下仍能正常工作-穿透能力强，雨、雾、灰尘等对毫米波雷达干扰较小；测速，测距能力强；特点毫米波雷达传感器的认知24G毫米波安装在汽车侧面和尾部，运用于盲区防撞报警（BSD）、变道辅助（LCA）、开门辅助、倒车防撞报警为主；77G毫米波可安装在汽车前方侧方，用于前防撞预警、自动巡航（ACC）、智能制动（AEBS）、横向来车预警。应用毫米波雷达传感器的认知24G毫米波安装在汽车侧面和尾部，运用于盲区防撞报警（BSD）、变道辅助（LCA）、开门辅助、倒车防撞报警为主；77G毫米波可安装在汽车前方侧方，用于前防撞预警、自动巡航（ACC）、智能制动（AEBS）、横向来车预警。应用毫米波雷达传感器的认知雷达传感器的安装与调试03任务3.1雷达传感器安装与调试。实践内容3.雷达传感器安装与调试请查阅相关技术文档，完成激光雷达传感器安装与调试！。实践内容3.雷达传感器安装与调试毫米波雷达接口集成了CAN端子，供电后读取按照通信协议读取即可，关于CAN协议读取的方法，可以参考线控底盘部分。任务3.2视觉传感器安装与调试学习目标CONTENTE01知识目标:掌握单目、双目和RGBD等摄像头的组成、分类、原理、特点和功用；掌握单目、双目和RGBD等摄像头的电路原理、连接方法和网络配置；掌握摄像头的标定方法与步骤；。02学习目标CONTENTE能力目标:能对各种视觉传感器进行标定，并对标定参数进行读取；能对各种视觉传感器的原始数据进行获取与查看；能对各种视觉传感器的功能是否正常进行调试；0102学习内容CONTENTE单目传感器的认知深度视觉传感器认知视觉传感器安装与调试0301 1.单目视觉传感器的认知任务3.2视觉传感器安装与调试结构1.单目视觉传感器的认知镜头组（lens）-

镜头组由光学镜片、滤光片和保护膜等组成；图像传感器

-

CMOS感光元件-MOS图像传感器（CIS）是模拟电路和数字电路的集成。主要有四个组件构成：微透镜、彩色滤光片（CF）、光电二极管（PD）、像素设计；DSP（数字信号处理芯片）物体通过镜头（LENS）生成光学图像投射到图像传感器上，光信号转变为电信号，再经过A/D（模数转换）后变为数字图像信号，最后送到DSP（数字信号处理芯片）中进行加工处理，由DSP将信号处理成特定格式的图像传输到显示屏上进行显示。）原理1.单目视觉传感器的认知前置主摄像头（×3）探测距离：250m/150m/60m前侧视摄像头（×2）探测距离：80m后侧视摄像头（×2）探测距离：100m后视摄像头（×1）探测距离：50m布局/分类1.单目视觉传感器的认知车载摄像机是实现众多预警、识别类ADAS功能的基础，是目前最便宜也是最常用的车载传感器之一。根据功能不同需要

4

个到

8

个摄像头，

应用在车道监测、盲点监测、障碍物监测、交通标志识别、行人识别、疲劳驾驶监测、倒车影像、

360

全景影像等等。应用1.单目视觉传感器的认知应用了机器学习和人工智能算法的图像识别技术让自动驾驶汽车可以分辨道路上的车道、车辆、行人和交通标志等，是自动驾驶汽车进行决策的重要依据。在目标识别的基础上，车载摄像头可以实现测距和测速等功能。距离测算为自动驾驶汽车的碰撞预警、自适应巡航等功能提供决策数据源应用1.单目视觉传感器的认知应用1.单目视觉传感器的认知特斯拉以视觉为主的自动驾驶方案特斯拉纯视觉自动驾驶解决方案是特斯拉在2021年推出的一种基于摄像头的自动驾驶系统，它不再依赖于毫米波雷达等其他传感器。特斯拉的纯视觉方案采用了HydraNets结构，将八颗摄像头的图像输入到一个神经网络中，实现对3D环境的感知和建模。特斯拉还利用了自研的超级计算机Dojo和AI芯片D1来提升自动驾驶系统的性能和效率。应用1.单目视觉传感器的认知Intel

Mobileye自动驾驶方案Intel

Mobileye视觉自动驾驶方案是一种基于摄像头的自动驾驶系统，它利用先进的人工智能技术和高性能芯片来实现对道路环境的感知、规划和控制。Mobileye的目标是通过视觉方案来达到L4级别的自动驾驶，而不依赖于雷达或激光雷达等其他传感器。Mobileye的视觉方案已经在全球多个城市进行了开放道路测试，并且已经集成到了超过1.25亿辆汽车中相比于毫米波雷达，目前摄像头的主要优势在于：--目标识别与分类

-

目前普通的3D毫米波雷达仅可以检测到前方是否有障碍物，而无法精准识别障碍物的大小和类别；例如：各类车道线识别、红绿灯识别以及交通标志识别等；--可通行空间检测（FreeSpace）

-

对车辆行驶的安全边界（可行驶区域）进行划分，主要对车辆、普通路边沿、侧石边沿、没有障碍物可见的边界、未知边界进行划分；--对横向移动目标的探测能力

，比如对十字路口横穿的行人以及车辆的探测和追踪；--定位与地图创建

-

即视觉SLAM技术，技术更加成熟，也更有应用前景；特点1.单目视觉传感器的认知在自动驾驶系统中，激光雷达与摄像头感知作用比较类似，但相比激光雷达，其优势为：--红绿灯识别及交通标示识别--成本优势，且算法及技术成熟度比较高--物体识别率高特点1.单目视觉传感器的认知劣势--

受天气、光照变化影响大，极端恶劣天气下视觉传感器会失效；--

测距/测速性能不如激光雷达和毫米波雷达，一般都进行融合；特点1.单目视觉传感器的认知02 2.深度视觉传感器的认知任务3.2视觉传感器安装与调试深度相机又称之为3D相机，顾名思义，就是通过该相机能检测出拍摄空间的景深距离，也就是三维的位置和尺寸信息，使得整个计算系统获得环境和对象的三维立体数据。这也是与普通摄像头最大的区别。定义2.深度视觉传感器的认知结构光(Structured-light)，代表公司有奥比中光，苹果(Prime

Sense)，微软

Kinect-1，英特尔

RealSense,

MantisVision等。双目视觉(Stereo)，代表公司

Leap

Motion，ZED，

大疆;光飞行时间法(TOF)，代表公司微软Kinect-2，PMD，SoftKinect，

联想

Phab。分类2.深度视觉传感器的认知原理2.深度视觉传感器的认知结构光(Structured-light)其原理是基本原理是，通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。原理2.深度视觉传感器的认知TOF顾名思义是测量光飞行时间来取得距离，具体而言就是通过给目标连续发射激光脉冲，然后用传感器

接收从反射光线，通过探测光脉冲的飞行往返时间来得到确切的目标物距离。原理2.深度视觉传感器的认知双目Stereo双目立体视觉(Binocular

Stereo

Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备

从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的

方法。特点2.深度视觉传感器的认知注意：像特斯拉，小鹏P7装的三目摄像头和Stereo

camera有很大差别，首先三目的三颗摄像头不是为了提供立体视觉/测距，三目的每个摄像头fov都不一样，每一颗都有各自的使用场景。而在传统双目视觉里面，两颗摄像头是一样的，图像使用特征点计算的算法之后可以用来测距应用2.深度视觉传感器的认知应用2.深度视觉传感器的认知斯巴鲁EyeSight驾驶辅助系统EyeSight驾驶辅助系统是通过双目立体摄像头立体有效地掌握环境状况，必要时进行主动制动的驾驶辅助系统。斯巴鲁很早就提出了提前预测危险、减轻碰撞伤害的“预防安全”理念，并以此为基础进行系统开发。03 3.

视觉传感器安装与调试任务3.2视觉传感器安装与调试实践内容3.视觉传感器安装与调试请查阅相关技术文档，完成视觉传感器安装与调试！任务3.2视觉传感器装调任务3.3定位传感器安装与调试01学习目标CONTENTE知识目标:掌握GPS、IMU和组合惯导的定位原理、特点和功用。掌握IMU、组合惯导的标定方法。掌握GPS、IMU和组合惯导电路原理、连接方法和网络配置。02学习目标CONTENTE能力目标:能对各种定位传感器进行标定，并对标定参数进行读取；能对各种定位传感器的原始数据进行获取与查看；能对各种定位传感器的功能是否正常进行调试；GPS传感器认知01IMU传感器认知02学习内容CONTENTE组合惯导传感器认知03定位传感器安装与调试03GPS传感器的认知01任务3.3定位传感器安装与调试全球导航卫星系统(GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS)是能在地球表面或近地空间的任何地点为用户提供全天候的三维坐标、速度以及时间信息的空基无线电导航定位系统。目前最大的GNSS系统是美国的GPS、俄罗斯的GlONASS、中国的北斗和欧盟的Galileo。定义GPS传感器的认知GPS系统包含三个部分：空间部分，地面监控部分，用户部分。空间部分主要是卫星群，向用户部分发送位置、时间等信息；地面监控部分，监视控制空间部分；用户部分接受空间部分发送的信息，根据信息计算本身的三维位置、速度和时间等。日常生活中，我们常说的GPS、或者GPS传感器其实是指GSP客户部分，即GPS接收机。组成GPS传感器的认知卫星每时每刻都在广播信号信息，它广播的信息包含两个部分:1）卫星自身的位置；2）卫星信号的发送时间。地面的终端接收设备接收到卫星信号，通过对比卫星信号的发送时间和接收时间，用它们的时间差乘以光速，就得到了终端设备到卫星的距离。原理GPS传感器的认知接收机的时间和卫星的时间都不是标准时间，相对于标准时间都有误差，这个误差就叫钟差。GPS定位精度不够无线电信号的传播时间多少会受到传播介质的影响的。诸如云层的稀薄情况、天气好坏等都会影响到传播时间，进而影响到距离的计算。距离不准，得到的定位结果当然也不准了。特点GPS传感器的认知GPS定位精度不够信号丢失：GPS接收机在高楼周围，很容易失去某一方向、所有的卫星信号，仅依靠另外三面的卫星信号求得的定位结果，在精度上很难满足无人驾驶的需求。特点GPS传感器的认知GPS定位精度不够多路径问题：在高楼周围也可能导致原本收不到的卫星信号，经过大楼楼体的镜面反射被接收到，这种信号被称为多路径信号（Multi-PathSignal）。特点GPS传感器的认知GPS更新频率不高GPS定位的频率不怎么高，只有10Hz，即100ms才能定位一次。假设一辆汽车正以72km/h（20m/s）的速度在路上直线行驶，GPS定位的周期为100ms，则一个周期后，汽车相对于前一次定位的结果移动了20m/s*0.1s=2m，即两次的定位结果相距2米。特点GPS传感器的认知RTK（Real-timekinematic，实时动态）载波相位差分技术，是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法，将基准站采集的载波相位发给用户接收机，进行求差解算坐标，RTK能够提高卫星导航的定位精度达到厘米级。差分GPS可以解决定位的精度问题，但是解决不了遮挡和反射问题。RTKGPS传感器的认知最简单的高精度定位系统由4G模块、RTK接收机、IMU组成。4G模块接收千寻的改正数数据，RTK接收机接收卫星信号并把改正数导入RTK算法，得出精确的位置。RTKGPS传感器的认知IMU传感器的认知02任务3.3定位传感器安装与调试惯性测量单元（InertialMeasurementUnit,IMU）可以直接测量载体相对于惯性空间的三轴加速度和三轴角速度（6-DoF），是可以短时给出置信度较高的相对位移和航向角变化的传感器。在自动驾驶所涉及的传感器中，IMU因其不受外部环境影响而显得特别。定位领域的最后一道防线！VRU垂直参考单元(VerticalReferenceUnit)是在IMU的基础上，以重力向量作为参考，用卡尔曼或者互补滤波等算法为用户提供有重力向量参考的俯仰角、横滚角以及无参考标准的航向角。定义IMU传感器的认知AHRS（AttitudeandHeadingReferenceSystem）俗称航姿参考系统，AHRS由加速度计，磁场计，陀螺仪构成（9-DoF），用卡尔曼或者互补滤波等算法为用户提供拥有绝对参考的航向(yaw)，横滚(roll)和俯仰角（pitch)信息，这类系统用来为飞行器提供准确可靠的姿态与航行信息。第一张是绕X轴旋转roll，第二张绕Y轴旋转pitch，第三张绕Z轴旋转yaw。定义IMU传感器的认知加速度计它通过测量电容的变化来测量加速。它的微观结构看起来像这样。它有一个质量连接到一个弹簧，这是限制沿着一个方向移动和固定的外板。因此，当应用特定方向的加速度时，质量将移动，板块和质量之间的电容将发生变化。电容的这种变化将被测量、处理，并且它将对应于特定的加速度值。原理IMU传感器的认知陀螺仪‎

陀螺仪使用科里奥利效应测量角率。当质量以特定速度向特定方向移动时，当外部角度速率与绿色箭头一起出现时，就会产生力，这将导致质量的垂直位移。因此，与加速度计类似，这种位移会导致电容的变化，电容将进行测量、处理，并且它将对应于特定的角速率。‎原理IMU传感器的认知磁力计它使用霍尔效应或磁电阻效应测量地球磁场。霍尔效应是指处在磁场中的载流导体，如果磁场方向和电流方向垂直，则在与磁场和电流都垂直的方向上出现横向电场，这就是霍尔电场实际上，市场上几乎90%的传感器都使用霍尔效应，这就是它的工作原理。原理IMU传感器的认知优点：1、由于它是不依赖于任何外部信息，也不向外部辐射能量的自主式系统，故隐蔽性好，也不受外界电磁干扰的影响；2、可全天候、全时间地工作于空中、地球表面乃至水下；3、能提供位置、速度、航向和姿态角数据，所产生的导航信息连续性好而且噪声低；4、数据更新率高、短期精度和稳定性好。缺点：1、由于导航信息经过积分而产生，定位误差随时间而增大，长期精度差；2、每次使用之前需要较长的初始对准时间；3、设备的价格较昂贵；4、不能给出时间信息。

特点IMU传感器的认知安全冗余IMU数据可用于进行航迹推算（dead-reckon），在短时间内独立保证一定的位置和姿态确定精度。LIDAR、雷达和摄像头同时失效情况下，可以利用IMU以受控的方式降低汽车速度并使之停止，这在极端条件下提供了可行的解决方案。应用IMU传感器的认知IMU可以验证GPS结果准确性，并对无法准确的绝对定位数据进行滤波和修正。IMU可以在GPS信号消失之后，仍然提供持续若干秒的亚米级定位精度，为自动驾驶汽车争取宝贵的异常处理的时间.应用IMU传感器的认知弥补GPS的缺点在0~100ms的周期中，使用IMU进行9次位置的估计，待新的GPS定位数据进来时，则进行修正，以此实现高频率的定位结果输出。应用IMU传感器的认知弥补GPS的缺点组合惯导传感器认知03任务3.3定位传感器安装与调试“MEMS惯性-卫星组合导航系统”，利用高精度MEMS(微机电系统,Micro-Electro-MechanicalSystem)陀螺、加速度计及多模多频GNSS（全球导航卫星系统，GlobalNavigationSatelliteSystem）接收机。一般都支持GNSS实时RTK（实时动态/载波相位差分技术，Real-timekinematic）功能，提供标准化用户通用协议，具备良好可扩展性。定义组合惯导传感器的认知Newton-M2主机（1个）卫星天线（2个）射频连接线（2根）：射频线两端分别为TNC公头和SMA公头组成组合惯导传感器的认知通过设备内置的高性能组合导航处理器，将内置的高精度陀螺及加速度计信息进行捷联导航解算，同时将导航结果与GNSS定位信息输入内置的Kalman滤波器进行组合，组合后获得更为精确的载体位置、速度以及航向、姿态等多参数导航信息。原理组合惯导传感器的认知可以控制IMU误差积累，降低系统对惯性器件精度的依赖，进而降低整个系统成本；可发现并标校惯导系统误差，提高导航精度；可弥补卫星导航的信号缺损问题，抗遮挡、多路径干扰，实现山区隧道、城市峡谷、高架等环境中车辆的长时间、高精度、高可靠性导航。特点组合惯导传感器的认知3.定位传感器安装与调试03任务3.3定位传感器安装与调试。实践内容3.定位传感器安装与调试请查阅相关技术文档，完成定位传感器安装与调试！任务4.1

道路数据采集与高精地图制作01学习目标CONTENTE知识目标:掌握高精地图的内容组成、特点与功用；了解高精地图的制作流程。02学习目标CONTENTE能力目标:能使用高精地图手工标注工具完成高精地图制作高精地图认知01高精地图制作02学习内容CONTENTE高精地图认知01任务4.1道路数据采集与高精地图制作高精地图（或称作高精度地图，HDMap–HighDefinitionMap）是指高精度、精细化定义的地图，可以描述为对3D道路环境的重建，其精度需要达到分米级才能够区分各个车道。而精细化定义，则是需要、格式化存储交通场景中的各种交通要素。道路矢量元素信息（车道线位置、类型、宽度等）以及车道周边的固定对象信息（交通信号灯、交通标志、障碍物、路边地标等），形成对路网精确的三维表征（厘米级精度），比如路面的几何结构、道路标示线的位置定义高精地图认知高精地图包含众多属性高精地图分为两个层级，最底层的是静态高精地图，上层是动态高精地图。静态高精地图中包含了地图图层