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记录一些自动驾驶开源代码的学习，内容原创不易，禁止直接搬运。

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1 Apollo perception

想必Apollo就不用多做介绍了

• Apollo perception注释代码，主要是fusion、radar和lidar三部分，lidar深度学习部分不做阐述

• CyberRT和ROS：Apollo最初用的是ROS，但因为时延问题开发了CyberRT

• 通常 4 个步骤进行组件开发：设置组件文件结构--实现组件类--设置配置文件--启动组件

• 建议阅读参考文章后对Apollo有一定了解后阅读注释代码

1.1 参考文章

• Apollo 感知模块 _study [ADS]

• 自动驾驶 Apollo 源码分析系列，感知篇(二)：Perception 如何启动？

• Apollo的感知融合模块解析 这是一篇2.5版本的解析，算法结构是差不多的，流程图比较详尽，没有过多的代码细节，文章比较短，容易理解整个过程。

• Apollo 5.0源码学习笔记（二）| 感知模块 | 融合模块 讲的很清晰，没有代码细节，不想看源码可以看这篇很详细

• Apollo 2.0 框架及源码分析(零) | 引言

• Apollo 2.0 框架及源码分析(一) | 软硬件框架

• Apollo 2.0 框架及源码分析(二) | 感知模块 | Lidar

• Apollo 2.0 框架及源码分析(三) | 感知模块 | Radar & Fusion

1.2 源码剖析文章

顺序阅读更佳

• fusion

  • 融合框架：Apollo perception源码阅读 | fusion

  • 关联匹配：Apollo perception源码阅读 | fusion之关联匹配

  • 匈牙利匹配算法：Apollo perception源码阅读 | fusion之匈牙利算法

  • 卡尔曼滤波：Apollo perception源码阅读 | fusion之kalman

  • 证据推理：Apollo perception源码阅读 | fusion之证据推理

• lidar ： Apollo perception源码阅读 | lidar

• radar : Apollo perception源码阅读 | radar

2 Autoware core_perception

2.1 参考文档

• Autoware.Auto 官方说明文档以及各个模块设计方式
• Autoware’s documentation 说明文档，有视频
• autoware入门教程 国内v_1.12版本入门教程

2.2 Autoware简介

按官网的话来说：Autoware是世界领先的自动驾驶开源软件项目。 Autoware建立在机器人操作系统（ROS）之上，能够在广泛的车辆和应用中实现自动驾驶的商业部署。

架构如下图，主要包含感知、规划、决策、地图、定位、自车和传感器等。

Autoware同样也有自己的开发套件(软硬件解决方案)。单要说Apollo和Autoware孰高孰低，水平太低不能多做评价，感兴趣可以参考这篇文章的对比：浅析Apollo和Autoware的异同

1.1 core_perception

Github里的Autoware主页中，主要包括core_perception、core_planning、common、simulation、visualization等。

本文主要阅读core_perception。对比tag1.14和master，master最近有更新。故本文阅读的是的master分支。不过大部分代码都是两年前的版本，并无太大变化。

• 基础知识

  cmake、ros、pcl、opencv等(如果ros和pcl都没有使用过，建议先从基础学习)

• 代码准备

  如下：

  ├── Autoware
  │   └── src
  │       ├── core_perception
  │       └── messages
  

• 说明

  因为messages里有自定义的各种消息结构体，建议安装环境后catkin_make编译，这样阅读时IDE(eg. vscode)才能找到对应的头文件。

  比如在各个障碍物模块内都会#include "autoware_msgs/DetectedObject.h"，这个消息的定义就在./Autoware/src/messages/autoware_msgs/msg/DetectedObject.msg里。

  不编译也行，只要能知道结构体的定义并能读懂代码即可。

  建议别编译了，浪费时间，直接看代码吧...

2 模块目录

先列一下TODO List，有更新的话会更新跳转的链接。

收藏这一篇就够了～

• ekf_localizer
• gnss_localizer
• image_processor
• imm_ukf_pda_track
• lidar_apollo_cnn_seg_detect
• lidar_euclidean_cluster_detect
• lidar_fake_perception
• lidar_imm_ukf_pda_track
• lidar_kf_contour_track
• lidar_localizer
• lidar_naive_l_shape_detect
• lidar_point_pillars
• lidar_shape_estimation
• naive_motion_predict
• ndt_cpu
• ndt_gpu
• ndt_tku
• obj_db
• pcl_omp_registration
• pixel_cloud_fusion
• points_downsampler
• points_preprocessor
• pos_db
• range_vision_fusion
• road_occupancy_processor
• roi_object_filter
• trafficlight_recognizer
• twist_generator
• vel_pose_diff_checker
• vision_beyond_track
• vision_darknet_detect
• vision_lane_detect
• vision_segment_enet_detect
• vision_ssd_detect

3 标定开源工具箱

深蓝学院开源标定代码

• 看了一下lidar2lidar的标定，是比较简单的demo代码，总之先mark一下吧，有空写一写