ADAS方案的简单比较
- 1 概述
- 2 厂商
- Tesla
- 硬件布局
- 网络基础结构：HydraNet多头网络
- NVIDIA
- 百度（Apollo）
- 版本历史
- 硬件布局
- 软件框架
- 各版本框架
- Waymo
- Volvo-Uber
- 3 芯片
- 4 其他
- from [最全自动驾驶技术架构和综述](https://blog.csdn.net/buptgshengod/article/details/116838951?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2-116838951-blog-113849291.235%5Ev37%5Epc_relevant_anti_vip&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2-116838951-blog-113849291.235%5Ev37%5Epc_relevant_anti_vip&utm_relevant_index=3)
- from [滴滴技术解读：自动驾驶基础架构如何以终为始，稳定先行？](https://blog.csdn.net/usstmiracle/article/details/113849291)
- from [自动驾驶技术综述1：自动驾驶算法软件架构介绍(https://zhuanlan.zhihu.com/p/561212877)
- 参考
1 概述
自动驾驶实现方法：环境感知：摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、多传感器融合、高精地图与定位；决策规划：AI芯片、软件算法、计算平台（域控制器）、操作系统；控制执行：线控转向制动；
◆ 自动驾驶是高阶的人工智能。与人脸、语音识别以及大数据分析等领域相比，对安全性和实时性要求更高，且由于驾驶是要和人类共同参与的，因此需要更高的认知与推理能力。
◆ 决策软件（算法）作为自动驾驶的“大脑”，是自动驾驶的核心竞争力：主要包括视觉算法、雷达算法等传感器数据处理和融合，以及路径规划、行为决策与动作规划等部分。
◆ 自动驾驶算法中大量运用了深度学习等AI领域的算法，因此对于自动驾驶来说，车端需要能够进行推理的AI芯片，云端需要能够进行大量数据训练的服务器芯片。
2 厂商
Tesla
硬件布局
网络基础结构：HydraNet多头网络
特斯拉视觉感知网络的基础结构是由主干（Backbone）、颈部（Neck）与多个分支头部（Head）共同组成，特斯拉取名为“HydraNet”，取意自古希腊神话中的九头蛇。主干层将原始视频数据通过残差神经网络（RegNet）及BiFPN多尺度特征融合结构完成端到端训练，提取出颈部层的多尺度视觉特征空间（feature map），最后在头部层根据不同任务类型完成子网络训练并输出感知结果，共计支持包括物体检测、交通信号灯识别、车道线识别在内的1000多个任务。
NVIDIA
拿智能手机行业做对比，如果把特拉斯看作汽车界的苹果，那么英伟达可类比为汽车界的高通+安卓。
◼ 英伟达将人工智能领域的优势拓展到智能驾驶领域并拥有近十年的探索经验。GPU的并行架构适合人工智能领域的计算需求，英伟达敏锐的抓住这个特点，成为人工智能芯片及软件工具链的主要供货商。在进行人工智能领域探索时，英伟达开始涉足智能驾驶及机器人业务，并在该领域拥有近十年的开发经验。
◼ 平台化芯片+完善的工具链是英伟达芯片的主要特征。
百度（Apollo）
版本历史
硬件布局
软件框架
各版本框架
- Apollo 1.0
- Apollo 1.5
- Apollo 2.0
- Apollo 2.5
- Apollo 3.0
- Apollo 3.5
- Apollo 5.0
- Apollo 5.5
- Apollo 6.0
- Apollo 7.0
- Apollo 8.0
Waymo
Volvo-Uber
3 芯片
智能驾驶芯片（又可称为自动驾驶芯片、ADAS芯片等），主要是让车辆能够实现自动驾驶的计算单元，是人工智能（AI）芯片的一部分，从计算机视觉（Computer Vision，CV）出发，逐步演化出了针对汽车在驾驶中所遇到场景的算法；算法有自上而下（谷歌、百度）和自下而上（特斯拉、小鹏）两种流派。在相关算法基础上，衍生出了相应的GPU（英伟达）和ASIC芯片（特斯拉、高通、Mobileye、地平线）。
4 其他
from 最全自动驾驶技术架构和综述
from 滴滴技术解读：自动驾驶基础架构如何以终为始，稳定先行？
from [自动驾驶技术综述1：自动驾驶算法软件架构介绍(https://zhuanlan.zhihu.com/p/561212877)
参考
1、github–Apollo
2、官网–tesla
3、自动驾驶介绍、应用、前景
4、东吴证券–海外观察系列之：从特斯拉、英伟达、Mobileye的视角，看智能驾驶芯片的竞争格局
5、最全自动驾驶技术架构和综述
6、AutoPilot智能汽车 5大主流车机OS
7、autoware.auto框架介绍
8、[自动驾驶技术综述1：自动驾驶算法软件架构介绍(https://zhuanlan.zhihu.com/p/561212877)
9、滴滴技术解读：自动驾驶基础架构如何以终为始，稳定先行？
10、箩筐分享｜特斯拉的自动驾驶体系
11、2020 最新自动驾驶技术报告出炉：Waymo、特斯拉、沃尔沃技术方案大起底
