进阶课程 ⑫ _ Apollo高精地图.pdf

服务器驱动的用户界面 该存储库是一个如何使用Node.js，GraphQL，React，Apollo和Next.js进行服务器驱动的UI的示例。 服务器驱动的UI对于进行跨平台产品开发很有用。 好处： 跨平台快速迭代 容易明白 灵活适应设计师 在没有Play商店/ App Store /网络发布的情况下启动 减少重复 易于维护 建立一次 轻松适应不断变化的想法 重用现有的UI组件库 自行迭代，重新配置和试验 在某些情况下进行A / B UI测试 如果您想了解更多细节，请观看。

Apollo Cyber RT是世界上第一个专为自动驾驶定制的一个开源、高性能的运行框架。它为自动驾驶场景而设计，并针对自动驾驶的高并发、低延迟、高吞吐量进行了大幅优化。 作为百度自研的无人车计算任务实时并行计算框架，Apollo Cyber RT框架基于组件的概念构建、加载各功能模块。Localization、 Perception、Prediction、Planning、Control等功能模块均作为Apollo Cyber RT框架的一个组件而存在，基于Cyber RT提供的调度程序mainboard加载运行。实际上，在框架中，每个组件代表一个专用的算法模块。 为什么不选用Ros而用Apollo：Ros不适应自动驾驶，它的性能一般，处理高并发、低延迟、高吞吐不行，有些先天性的缺陷，而Apollo从通信功能优化、去中心化网络拓扑以及数据兼容性扩展三个方面做了定制化的改进。

The planner is scalable to both highway and lower-speed city driving scenarios. We also demonstrate the algorithm through scenario illustrations and on-road test results.

flink-kafka-hbase 功能：实现kafka消息实时落地hbase，支持csv/json字符串两种格式的消息，支持自定义组合rowkey,列簇和列名，支持按照kafka消息流中不同字段join不同的hbase表，并自定义写入列簇和列(join时需评估一下性能) 支持at least once语义 外部依赖：apollo配置中心，本项目依靠配置驱动，配置存储在apollo配置中心 配置： { "indexColumnMapping": { --indexColumnMapping即CSV格式消息的key和value按照value里的分隔符拼接后再分割后下标及写入hbase列的对应关系 "0": "basic:time", --第0列始终是kafka消息的key，如果不需要可以不指定 "1": "basic:user_id",

apollo-1.4.0.tar.gz

介绍 Apollo Cyber​​ RT 是一个开源、高性能的运行时框架，专为自动驾驶 (AD) 场景而设计。 基于中心化的计算模型，针对自动驾驶的高并发、低延迟、高吞吐进行了大幅优化。 在过去几年 AD 技术的发展过程中，我们从之前使用 Apollo 的经验中学到了很多东西。 行业在不断发展，阿波罗也在发展。 展望未来，Apollo 已经从开发转向生产。 随着现实世界中的批量部署，我们看到了对最高水平的稳健性和性能的需求。 这就是我们花了数年时间构建和完善 Apollo Cyber​​ RT 的原因，它满足了 AD 解决方案的这些要求。 使用 Apollo Cyber​​ RT 的主要好处： 加速发展 具有数据融合功能的定义明确的任务界面 一系列开发工具 大量传感器驱动程序 简化部署 高效、自适应的消息通信 具有资源意识的可配置用户级调度程序 便携，依赖更少 为您自己的自动驾驶汽车

此工程为基于 apollo 1.0.0 的ros1移植版本，移植主要目的如下： - 学习apollo框架设计 - 学习apollo中的控制算法 目前移植版本与原有版本改动点如下： - 使用原生ros（基于noetic）替代apollo中更改的ros - 使用ros pkg封装apollo中每个module - 使用cmake进行编译 - 将protobuff版本提升到3.6.0 - 使用ros中的`std_msgs/String`替代apollo的`pd_msgs/xxx`消息 - 增加pnc仿真工具`apollo_simulator` 此移植版本，能很好的将自己的算法增加到框架中，应用于机器人或者无人驾驶中。同时，由于apollo中的模块抽象，每个模块之间和中间件没有耦合，中间件能很容易从ros1移植到ros2、LCM等，具体开发可根据自己的需求进行魔改。

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