自動駕駛教育實訓平臺的決策規劃分為駕駛決策系統和運動規劃系統，駕駛決策系統通過分析大量實測的高精度交通流數據，探索人類駕駛行為的本質機制，挖掘最優行為模型和參數，保證在線駕駛行為的優化，在有限的計算資源下，運動規劃系統搜索成千上萬條可能的軌跡，并根據周圍環境信息選擇最優軌跡，實現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構(包含差速器、轉向機構、雙叉臂懸掛等)，搭載工業電腦(含GTX 10系列GPU)及乘用車傳感器，采用CAN總線通信協議，并基于百度Apollo自動駕駛系統，以實現乘用車級別的自動駕駛功能。平臺功能涵蓋環境感知、車輛定位、軌跡預測、路由導航、路徑規劃、高精地圖、車輛控制、系統仿真等領域，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、行車電腦系統資源包、自動駕駛系統資源包，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，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平臺。

　　數據平臺

　　生產數據平臺，數據生產過程和監控。為了提高自動駕駛車輛的可靠性，收集了大量的感知數據。研究如何建立高效的標注系統，降低標注成本，提高標注結果的效率和準確性;研究如何更有效地監控車輛的運行狀態和問題，更合理地可視化數據。探索將實際數據和模擬數據相結合的過程，以提供結構化、半結構化和非結構化數據集成、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劃的路徑行駛，保證車輛的安全性和穩定性。縱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，建立物理世界與數字世界的精確映射，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，搭建融合處理的云平臺，將車與人、車與車聯系起來，形成動態定位網絡。該網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據采集和返回，在線更新高精度地圖，全面提高定位系統的準確性、可靠性和智能性。

　 模擬平臺

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

　　虛擬世界渲染系統可視化渲染仿真場景，提高分析問題的直觀感受，大規模服務器部署系統提高了仿真的規模和效率，實現了每年數億公里的仿真測試。該仿真平臺為自動駕駛測試節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，實現了全面的測試覆蓋。

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