【百度Apollo】探索自动驾驶：深入解析Apollo开放平台架构的博客指南

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引入

Apollo 开放平台是一个开放的、完整的、安全的平台，将帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统，目前已经升级迭代到Apollo beta 版本。

Apollo 开放平台架构

Apollo 开放平台提供了一个包含车辆认证平台、硬件开发平台、开源软件平台、云端服务平台一体的四层架构。基于此四层架构，开发者可以快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。

一、车辆认证平台

车辆认证平台帮助开发者解决 Apollo 自动驾驶系统搭建过程中的线控车辆问题，包括认证线控车辆和开放车辆接口标准两个部分。

1.1 开放车辆接口标准

开放车辆接口标准提供了 Apollo 线控协议和开发指导手册，开发者可以基于此来开发自己的线控底盘并适配 Apollo 系统。详细 Apollo 线控协议和开放指导手册可以查看 如何开发适配Apollo系统的底盘。

1.2 认证线控车辆

认证线控车辆提供了 Apollo 开放平台认证的符合 Apollo 开放车辆接口标准的线控车辆，开发者可以通过购买相应车辆来搭建自动驾驶系统。如您对认证线控车辆感兴趣，可以查看 Apollo开放车辆认证平台获取更多信息。

二、硬件开发平台

硬件开发平台帮助开发者解决 Apollo 自动驾驶系统搭建过程中的传感器、计算单元等硬件设备问题，其提供了与 Apollo 适配各类硬件设备和驱动。适配的硬件可以分为 Apollo 平台适配与 Apollo 硬件开发平台适配两类。详细信息可以参考 Apollo硬件开发平台。

2.1 Apollo 平台适配

Apollo 平台适配硬件是通过了 Apollo 团队软硬件闭环测试，可以为上层软件提供充分支持的硬件。

2.2 Apollo 硬件开发平台适配

Apollo 硬件开发平台适配硬件是指该硬件通过了 Apollo 团队的数据采集测试，但需要开发者自行完成和Apollo 上层软件的闭环测试验证等工作。

2.3 Apollo 开源软件平台

Apollo 开源软件平台提供了自动驾驶车端软件系统框架与技术栈。其包括底层的操作系统，中间层的实时通信框架，以及上层的自动驾驶应用层。

2.4 底层操作系统

底层操作系统采用 Ubuntu 操作系统，目前支持 Ubuntu 18.04 以上版本。

2.5 实时通信层

中间实时通信层采用Apollo专为自动驾驶应用设计的 Cyber RT。Apollo Cyber​​ RT 是一个开源、高性能的运行时框架，专为自动驾驶场景而设计。针对自动驾驶的高并发、低延迟、高吞吐量进行了大幅优化。关于Cyber RT 的特点和使用可以参考 实时通信框架 Cyber RT。

自动驾驶应用层

最上层的自动驾驶应用层提供了感知、预测、规划、控制等自动驾驶控制流程核心模块，V2X 协同模块，以及Monitor、Guardian 等功能安全模块。关于以上模块的详细介绍可以参考 自动驾驶核心模块。同时，在应用层 Apollo 还提供了可视化的人机交互模块 DreamView 人机交互模块，开发者可以通过 DreamView 实现查看当前自动驾驶车辆模块的输出的可视化信息、监控系统软硬件模块状态、调试自动驾驶模块、实时控制车辆模块等能力。

三、Apollo云服务平台

Apollo云服务平台提供了自动驾驶研发过程中研发基础设施，提升自动驾驶研发效率。自动驾驶与传统互联网软件研发不同，一是实车测试成本高，二是数据量非常大。而一套能够满足自动驾驶开发流程需求，并提升研发效率的研发基础设施就非常之重要。Apollo云服务平台通过云端的方式解决了数据利用效率的问题，通过与仿真结合降低了实车测试成本，能够极大的提升基于Apollo的自动驾驶研发效率。从研发流程上讲，Apollo车端通过数据采集器生成开放的数据集，并通过云端大规模集群训练生成各种模型和车辆配置，之后通过仿真验证，最后再部署到Apollo车端，无缝连接。这整个过程其实包含了2个迭代循环，一个是模型配置迭代，一个是代码迭代，都通过数据来驱动。

数据驱动的模型配置迭代

其主要包括服务于自动驾驶车辆集成、模型训练的 Apollo Fuel 研发云。Apollo Fuel 云提供了车辆标定、传感器标定、控制评测等集成工具服务，同时还提供虚拟车道线制作等工具服务。通过在车辆端的 Fuel Client 智能数据采集器采集数据，驱动云端工具服务生成车辆模型配置，并 OTA 至车端完成迭代闭环。

数据驱动的代码迭代

其主要包括服务于开发调试和回归测试的 Apollo Dreamland 仿真云。Apollo Dreamland 仿真云提供了可下载至开发机本地的仿真调试场景，以及云端大规模集群并发测试能力。其通过持续车端数据采集丰富仿真场景，驱动代码不断改进并验证，最终 OTA 至车端实现代码迭代闭环。