自動駕駛教育實訓平臺的決策規(guī)劃分為駕駛決策系統(tǒng)和運動規(guī)劃系統(tǒng)，駕駛決策系統(tǒng)通過分析大量實測的高精度交通流數(shù)據(jù)，探索人類駕駛行為的本質(zhì)機制，挖掘最優(yōu)行為模型和參數(shù)，保證在線駕駛行為的優(yōu)化，在有限的計算資源下，運動規(guī)劃系統(tǒng)搜索成千上萬條可能的軌跡，并根據(jù)周圍環(huán)境信息選擇最優(yōu)軌跡，實現(xiàn)自動駕駛的平滑駕駛，下面由小編為大家詳細介紹!

　　簡介

　　該實訓平臺用體積小巧但仿真實汽車的底盤機械結(jié)構(gòu)(包含差速器、轉(zhuǎn)向機構(gòu)、雙叉臂懸掛等)，搭載工業(yè)電腦(含GTX 10系列GPU)及乘用車傳感器，采用CAN總線通信協(xié)議，并基于百度Apollo自動駕駛系統(tǒng)，以實現(xiàn)乘用車級別的自動駕駛功能。平臺功能涵蓋環(huán)境感知、車輛定位、軌跡預測、路由導航、路徑規(guī)劃、高精地圖、車輛控制、系統(tǒng)仿真等領域，充分滿足教學及科研需求，并可以無縫對接到真實汽車使用。

　　針對汽車自動駕駛領域教學及科研需求，平臺提供了完整的硬件電路設計資源包、行車電腦系統(tǒng)資源包、自動駕駛系統(tǒng)資源包，同時配合豐富的教材、實驗指導書及參考資料，為汽車、電子、軟件、計算機以及自動化等相關專業(yè)，提供最完善的汽車自動駕駛教學及科研平臺;為車企提供實用的汽車自動駕駛開發(fā)平臺。

　　數(shù)據(jù)平臺

　　生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺，數(shù)據(jù)生產(chǎn)過程和監(jiān)控。為了提高自動駕駛車輛的可靠性，收集了大量的感知數(shù)據(jù)。研究如何建立高效的標注系統(tǒng)，降低標注成本，提高標注結(jié)果的效率和準確性;研究如何更有效地監(jiān)控車輛的運行狀態(tài)和問題，更合理地可視化數(shù)據(jù)。探索將實際數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)相結(jié)合的過程，以提供結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集成、集成和索引。

　　智能控制

　　它主要包括水平控制和垂直控制。橫向控制主要研究自主車輛的路徑跟蹤能力，即如何控制車輛沿著規(guī)劃的路徑行駛，保證車輛的安全性和穩(wěn)定性?？v向控制主要是控制車輛的速度跟蹤能力，并控制車輛以預定速度行駛。

　　高精度定位

　　探索基于高精度地圖的高精度智能定位技術(shù)，建立物理世界與數(shù)字世界的精確映射，為自主車輛提供精確的交通要素、興趣點等場景信息。研究云的多源融合定位技術(shù)，搭建融合處理的云平臺，將車與人、車與車聯(lián)系起來，形成動態(tài)定位網(wǎng)絡。該網(wǎng)絡不僅為自動駕駛提供定位服務，還支持基于精確定位的數(shù)據(jù)采集和返回，在線更新高精度地圖，全面提高定位系統(tǒng)的準確性、可靠性和智能性。

　 模擬平臺

　　它由交通代理系統(tǒng)、場景編輯和生成系統(tǒng)、虛擬世界渲染系統(tǒng)和大規(guī)模服務器部署系統(tǒng)組成。交通代理系統(tǒng)通過大量的交通數(shù)據(jù)提取真實的行為模型來模擬車輛和行人等對象的行為。場景編輯生成系統(tǒng)支持各種極端場景的編輯和相似場景的生成，實現(xiàn)自動駕駛算法的壓力測試。

　　虛擬世界渲染系統(tǒng)可視化渲染仿真場景，提高分析問題的直觀感受，大規(guī)模服務器部署系統(tǒng)提高了仿真的規(guī)模和效率，實現(xiàn)了每年數(shù)億公里的仿真測試。該仿真平臺為自動駕駛測試節(jié)省了大量的時間和費用，大大降低了測試風險，隨機模擬了各種極其復雜的場景，實現(xiàn)了全面的測試覆蓋。

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