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    現(xiàn)在無人車大火，作為一個全新的，或者相對較新的行業(yè)，市面上可以找到相關解讀的專業(yè)書籍不多。不過按照組成原理分來講解的書不少，不過是單講傳感器，要不是規(guī)劃算法。諸如此類等等，那有沒有一本從宏觀上講的書呢？還別說，真有。

就是這本書

因為小空把腳本之家爬了個遍，我也把小空爬了個遍。在看下載的書籍的時候，發(fā)現(xiàn)了這本書，就花了幾個小時看完了，還發(fā)了朋友圈：

這里還抱怨技術細節(jié)不多

那這篇文章，除了是書評以外更像是一篇筆記，更是有我一些獨特的思考。

這里將書籍的下載地址附上，感興趣的小伙伴可以閱讀。有能力請支持正版。

    在開始書寫之前，我們不如看一下BOSS直聘上面蔚來的招聘，你看第一個這個職業(yè)，我問你，你見過嗎？我覺得你沒有見過，至少我沒有見過，但是在這個時代的催化下，出現(xiàn)了。專門負責編譯的一個工種。這個工資就很好看了，就看你有沒有能力去掙到了。后者是相對于傳統(tǒng)互聯(lián)網行業(yè)中的構架師。掙錢更多，不過責任更多。側面也反映出，搞技術的玩不過搞管理的。

感興趣的可以親自去看

我讀書有個習慣就是先看目錄，那這里把這個習慣流傳下來：

全書12章，前面幾章講述了無人車的關鍵技術，首先從硬件系統(tǒng)切入，而后對軟件系統(tǒng)進行了介紹，最后落實到硬件上面。在最后講述了無人車外的技術，比如高精度地圖的繪制。以及大量數(shù)據(jù)的處理結構。

第一章的亮點是給出了自動駕駛的分級，我們平時總是可以聽見無人駕駛車的分級，那具體怎么分的。這章將會為你解惑

第二章將光學雷達推上臺面，甚至它出現(xiàn)的這么早

    那么從側面就可以看出來它的地位，至于馬斯克罵LiDAR多不好，快省省的，能不好？成本敏感罷了，資本家的做法罷了。

我直接去咸魚看看賣多少錢。。。以我的財力就買個200的吧

買這個，買這個！?。?/p>

國內的價格屠夫，招聘了

感興趣的可以看看ヾ(≧O≦)〃嗷~

前景可太好了，早早入職，A股上市，這不分分鐘財富自由

具體的一些職位可以自己去看

第三章慣性制導加GPS定位，也是自動車的核心技術

首先第四章拿出了CV這個拳頭，接著又說了一種CNN的算法

二者在內容上是逐層遞進的

道路千千萬萬，我們得教會機器思考

所以引入增強學習

一個車說到底還是機械產品，所以車輛動力學模型必不可少

這么多的傳感器，硬件，決策層，如何有機的來進行整合呢？

ROS系統(tǒng)閃亮登場！

那ROS系統(tǒng)和這些海量的數(shù)據(jù)如何處理，當然是硬件！

有數(shù)據(jù)的地方就有黑客，那對于安全系統(tǒng)該如何考慮呢？

這篇和你聊這個

眾所周知，模擬技術是借助現(xiàn)代計算機強大的算力結合數(shù)值解算，物理仿真通過數(shù)學模型的手段來預測這個世界。在速度，成本，靈活性等等方面都是有著巨大的優(yōu)勢，所以在AutoCar的開發(fā)過程中必不可少。

如果上面都做的很好了，那我們的車還缺一點強大的催化劑

那它就是高精度的多維地圖啦~

最后視角拉高，我們去思考未來會怎樣？

一個簡單的分級圖

具體看這里

我們現(xiàn)在的車都是3.5，或者接近于4的水平。

逐層遞進的車輛水平

這個是客戶端，包括SYS和硬件平臺

云端包括數(shù)據(jù)存儲，模擬，地圖繪制，模型訓練等

無人駕駛系統(tǒng)框圖

算法段從傳感器獲得數(shù)據(jù)，做提取，并且解算書周圍的環(huán)境情況，根據(jù)環(huán)境做出決策?？蛻舳耸褂枚喾N算法融合一個結果，用來滿足，實時性和可靠性的要求。

首先是完成對車輛的自我定位，讓車可以回答，自己在哪里的問題

更新頻率+準確性，二者必不可少。

互相彌補

使用LIDAR，讓車擁有立體的視覺，彌補CV的弊端

作為

結合以上的傳感器系統(tǒng)，我們要融合出一個高精度的車輛自回答模型

CNN，在物體識別中被廣泛應用

作用是持續(xù)的追蹤行駛的車或路上的行人

行為預測，根據(jù)匯總后的信息預測下一秒車輛的運行情況

ROS

    ROS是如今被廣泛使用的，專為機器人應用裁剪的，強大的分布式計算框架。具體的來說，節(jié)點是ROS的基本單位。這個粒度不一樣，范圍也廣?？梢允且粋€完整的機器任務也可以是一個傳感器。Node之間使用消息來互相溝通。通信是端對端的。但是缺點也是很多的：

1. 可靠性：ROS都是使用的單節(jié)點設計，沒有監(jiān)控機制來恢復失效的節(jié)點
   

2. 性能：Node之間使用廣播的機制來通信時，將多次信息復制導致性能下降

3. 安全：互相通信之間沒有加密

針對第一個，使用ZooKeeper

相對于多了一個主節(jié)點，損壞時，啟動熱轉換

通信性能使用，共享內存的方法，而不是完整的TCP.IP協(xié)議棧

Spark+ROS仿真平臺

開發(fā)出的新算法，要先使用仿真進行全面測試，通過后部署到實體車，真車的測試成本太高了而且還時間很長。

所以我們通過ROS節(jié)點回放真實采集的道路交通情況，用到模擬真實的架勢場景，完成對算法的測試。

不停的出現(xiàn)這個spark是什么呢？是一種計算引擎

簡單的對比

doc地址

    Apache Spark 是用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一分析引擎。它提供了 Java、Scala、Python 和 R 中的高級 API，以及支持通用執(zhí)行圖的優(yōu)化引擎。它還支持一組豐富的更高級別的工具，包括星火SQL用于SQL和結構化數(shù)據(jù)的處理，MLlib機器學習，GraphX用于圖形處理，以及結構化流的增量計算和流處理。

作為一個Python狗，當然就看Python的API了

文檔寫的很好啦，自己去看吧

可能GitHub上不去，這里準備了碼云的地址

這么牛逼的東西就20 個star。emmmm

從這個開始就是第二章了，首先講激光傳感器到底在駕駛體系中的層級

主要是與各種傳感器融合，推斷出當前的最大概率的位置，如果是光學雷達，更是可以和高精度地圖做對比推算車輛的位置

這其中使用的是ICP算法：

點云數(shù)據(jù)能夠以較小的存儲成本獲得物體準確的拓撲結構和幾何結構，因而獲得越來越廣泛的關注。在實際的采集過程中，因為被測物體尺寸過大，物體表面被遮擋或者三維掃描設備的掃描角度等因素，單次的掃描往往得不到物體完整的幾何信息。因此，為了獲得被測物體的完整幾何信息，就需要將不同視角即不同參考坐標下的兩組或者多組點云統(tǒng)一到統(tǒng)一坐標系下，進行點云的配準。

這是關鍵的數(shù)學知識

大致的算法流程是這樣的

對于車的全局規(guī)劃是使用。

A-star和DWA算法：

局部路徑規(guī)劃（DWA）簡介
    機器人在獲得目的地信息后，首先經過全局路徑規(guī)劃規(guī)劃出一條大致可行的路線，然后調用局部路徑規(guī)劃器根據(jù)這條路線及costmap的信息規(guī)劃出機器人在局部時做出具體行動策略，ROS中主要是使用了DWA算法。在ROS中每當move_base處于規(guī)劃狀態(tài)就調用DWA算法計算出一條最佳的速度指令，發(fā)送給機器人運動底盤執(zhí)行。
    DWA算法全稱為dynamic window approach，其原理主要是在速度空間（v,w）中采樣多組速度，并模擬這些速度在一定時間內的運動軌跡，再通過一個評價函數(shù)對這些軌跡打分，最優(yōu)的速度被選擇出來發(fā)送給下位機。

具體的推導地址可以看博客

本來想一篇文章寫完、但是太多了，不顯示，分開寫了 ~