自动驾驶框架源码

今天给大家分享自动驾驶开发框架架构，其中也会对自动驾驶框架源码的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、做自动驾驶涉及哪些技术?超全总结上线
• 2、自动驾驶培训-基于AUTOSAR的BMS软件开发方法学习
• 3、浅析自动驾驶芯片的架构及车规级AECQ100认证
• 4、自动驾驶模拟器Carla框架结构(四)
• 5、详解英伟达芯片在自动驾驶的软件移植设计开发

做自动驾驶涉及哪些技术?超全总结上线

定位技术：融合IMU、GPS和视觉传感器，***用深度学习的SLAM方法进行精确定位。控制部分：追求端到端驾驶，通过视觉输入控制车辆动作，同时兼顾横向和纵向控制的精准性。安全与挑战：人工智能与机器学习安全：对抗性攻击和传感器安全性是核心问题。

行人保护系统：对于最基本的行人保护技术，主要涉及车身吸能材料的应用，如吸能保险杠、软性的引擎盖材料、大灯及附件无锐角等。1自动泊车系统：自动泊车系统就是不用人工干预，自动停车入位的系统。可以使汽车自动地以正确的停靠位泊车。

近年来AI技术发展迅速，包括大模型、多模态、生成式、预训练等技术的应用是自动驾驶行业核心挑战的关键。设计思路首先源自基本思考，如开放路段自动驾驶的复杂性、安全兜底模块的必要性等。算法架构包括具身智能基础大模型、4D全场景感知网络和端到端自动驾驶大模型。

而目前行业主流的紧急转向避让策略有两条技术路线，一种是ESA（紧急转向辅助），一种是AES（自动紧急转向），从字面意思上很容易理解，前者强调“辅助”，后者主张“自动”。

自动驾驶培训-基于AUTOSAR的BMS软件开发方法学习

系统配置：学习如何根据BMS软件需求进行系统配置，确保软件设计的合理性和可行性。ECU设计：理解ECU在AUTOSAR架构下的设计原则和方法，为BMS软件的开发奠定基础。代码生成：掌握AUTOSAR架构下代码生成的过程和工具，确保代码的质量和可靠性。

AUTOSAR的开发方***包括系统配置、ECU设计、代码生成等步骤，确保软件质量和可靠性。在电动汽车领域，AUTOSAR为BMS底层软件开发提供了标准化平台，支持高效、可靠和扩展的电池管理系统开发。

AUTOSAR提供了一种分布式开发和部署软件的方法，适用于各种ECU（Electronic Control Unit）上的应用，如动力总成、底盘、车身和内饰电子设备。此外，Adaptive平台还支持基于服务的新应用，例如自动驾驶、车联网和OTA（Over-the-Air）升级。

AUTOSAR分为Classic Platform AUTOSAR（CP）和Adaptive Platform AUTOSAR（AP）两个平台。

在AUTOSAR软件中，J1939协议的实现涉及多个模块，例如点对点通信模式、BAM发送等。J1939网络管理功能为ECU分配唯一地址，确保通信有序进行。V2G应用中，充电桩与基于AUTOSAR的ECU集成，简化了数据交换流程。欧洲使用ISO15118规范，由嵌入式厂家预集成在软件中，简化了开发者的工作。

NXP为S32K3系列提供了全面的软件解决方案，包括符合ISO-26262标准的实时驱动程序（RTD），适用于AUTOSAR和非AUTOSAR应用，降低了软件开发难度。

浅析自动驾驶芯片的架构及车规级AECQ100认证

事件相机通过捕捉事件产生或变化，跳过无变化区域，实现低延迟、高动态范围的图像捕捉。在自动驾驶领域，事件相机有助于识别快速变化的场景。智能驾驶芯片通过车规级AECQ100认证 AECQ100是车规级集成电路的产品标准，确保芯片在汽车环境下的稳定与可靠性。通过AEC-Q100认证的IC包括MCU、MPU、存储芯片等。

通过AECQ100认证，芯片制造商可以确保其产品在汽车应用中的可靠性和安全性。认证机构：华碧实验室作为国内领先的第三方检测与分析实验室，已成功帮助数百家企业顺利通过AECQ系列认证，包括自动驾驶计算芯片的车规级AECQ100认证。意义：为汽车芯片安全质量提供了重要保障。

深入探索自动驾驶芯片的世界，我们聚焦于其关键架构与严格的车规级AEC-Q100认证，它们是推动智能汽车前进的双轮。GPU：并行计算的先锋在AI的主流架构中，GPU凭借其并行计算的天生优势，对比冯·诺依曼架构的CPU，GPU拥有更多的ALU，专为并行任务设计。

PHISON电子的车用储存控制芯片已通过Automotive SPICE CL3认证，这是国际公认的高标准，旨在通过规范软件与韧体开发流程，提升交付质量，从而确保行车安全。

自动驾驶模拟器Carla框架结构(四)

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。

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。

自动驾驶仿真测试中的CARLA和SCANER是两种不同类型的软件，它们各自在道路环境模拟、车辆模型和传感器获取等方面发挥着独特的作用。本文将深入探讨这两款软件的异同点，并提供学习相关知识的建议。CARLA和SCANER都是用于自动驾驶领域的重要工具。

引入自博弈训练设计 短时间可获大量训练经验GIGAFLOW是一个高度并行化的模拟器和强化学习框架，专门为自博弈训练而设计。其主要目标是通过模拟数十亿公里的驾驶数据，训练出一种能够适应多种交通参与者和驾驶风格的通用驾驶策略，同时这也是一种不需要真实世界数据的训练模型。

总结来说，CARLA和SCANeR各有千秋，选择哪一款取决于你的具体需求和开发环境。学习时，CARLA的定制潜力和开源特性可能更适合对技术有深厚热情和追求创新的开发者，而商业的SCANeR则在易用性和稳定性上占据优势。无论选择哪一方，深入理解各自的特点并结合实际应用场景，都将是你成功驾驭自动驾驶仿真的关键。

上海济达交通科技有限公司成功研发并发布了与CARLA、VTD、SCANeR、SILAB、ZJLVTS等自动驾驶仿真软件的联合仿真插件。这些插件支持“软件在环”测试，实现了TESS NG与自动驾驶仿真软件之间的实时数据交互和协同。

详解英伟达芯片在自动驾驶的软件移植设计开发

综上所述，英伟达DRIVE Orin系列芯片及其软件架构在自动驾驶系统中发挥关键作用，通过GPU、CUDA和各种库的优化，实现了高性能、低延迟和高效的计算能力，为自动驾驶技术的发展提供了坚实基础。

Orin芯片是英伟达DRIVE AGX系列的一部分，集成了高性能AI平台，适用于从L2到L5级的自动驾驶全场景需求。除了自动驾驶功能，Orin还兼顾了可视化、数字仪表、车载信息***及交互功能，满足了车企的多元化需求。

生产时间：Drive Thor将于2025年投入生产。部署情况：吉利旗下豪华电动汽车初创公司极氪将成为其Drive Thor芯片的首个客户，从2025年开始，极氪将在其下一代汽车中使用英伟达的芯片。英伟达在自动驾驶领域的布局：多家客户：英伟达已经有几家客户正在使用其Drive系列芯片构建软件定义的汽车，包括沃尔沃、小鹏等。

此外，在上午的会议中，英伟达方面介绍了如何通过世界模型、神经重建引擎（NRE）、数据中心训练加速及端侧优化部署，提升自动驾驶系统的整体性能。同时，英伟达方面还重点介绍了车企使用Thor芯片针对自动驾驶的端侧优化，秀了一波肌肉。

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