apollo是向汽車行業及自動駕駛領域的合作夥伴提供乙個開放、完整、安全的軟體平台，幫助他們結合車輛和硬體系統，快速搭建一套屬於自己的完整的自動駕駛系統。
本節主要和大家分享apollo的快速入門方法，包括編譯、高精地圖和實時相對地圖、一些除錯工具以及新加入的計算單元和模組。
首先，我們對apollo專案的issue也進行了一些統計分析，結果如圖1所示。從圖中可以看出大家對感知、build、docker、規劃、除錯等方面的內容比較感興趣。另外是在還沒有硬體的情況下，如何在理想的環境中做一些演算法模組的開發和除錯。我們將就這些大家比較感興趣的問題進行講解。
docker是一種容器的技術，它在是linux核心的基礎上做了一些輕量級和隔離機制的優化，讓環境更小，部署起來更快。利用docker可以使整個工程的安裝更加簡單。docker映象通常是乙個配置好的執行環境，包括依賴的第三方庫等，使得使用者不需要對環境編譯做過多複雜的操作。例如，在release版本中，apollo各個模組是乙個已經編譯好的二進位制檔案，可以直接執行；如果是開發版本，通常已經載入了所需的第三方庫，使用者只需要執行對應的編譯指令。
另一方面，假如你對官方提供的執行環境有疑問，或者你想在自己的硬體上部署docker，我們也提供了對應的docker file。
很多開發者關心如何將不同於參考硬體的感測器繼承到apollo平台。要完成自己硬體的整合，需要遵循以下三步，如圖3所示：第一需要原始的 udp（user data packet，使用者資料報）。第二是做乙個ros driver方法，把驅動編譯到apollo裡面。第三是把資料發布出來。下面舉兩個例子講述具體如何操作。
第乙個例子是如何使用乙個新型號的camera，假設是usb介面的相機。最下層是相機硬體；往上一層是乙個標準的底層驅動，即video for linux driver； 再上一層是乙個ros driver，最上層是apollo可以接收到的內容。要使用該相機，主要的工作是底層硬體的解析，使得apollo可以接收到相應的資料。
第二個例子是雷射雷達。它大致的工作流程是：硬體通常以基於核心socket的方式把資料傳輸給pc，pc端做一些資料處理之後發布對應的訊息型別。對於雷射雷達來而言，發布的是pointcloud訊息型別，該訊息將被最上層的apollo感知模組接收如圖5所示。
圖左側是乙個高精度地圖，右側是實時相對地圖。實時相對地圖是車輛通過感測器來感知車身周圍環境，可以幫助開放者更友好、方便地執行apollo。
apollo提供了一些非常有用的工具，幫助開發者提供效率，如圖所示。
該模組是整個apollo專案視覺化的乙個模組，基於該模組，開發者可以在沒有車和感測器的情況下使用apollo各個軟體模組，如圖11所示。
Apllo高階版 1 開源模組
再往上一層是參考硬體平台 reference hardware platform 裡面包含乙個計算平台 computing unit 用於計算感測器傳遞的各類資訊，例如英偉達的晶元drive px。這一層還包含各種感測器。例如 camera攝像頭 lidar radar gps mu等。除了計算單元...
js高階課程1
資料儲存方式 建立乙個基本的資料型別，把資料儲存在棧裡面 如果建立引用資料型別，則把資料儲存在堆裡面，但會在棧裡面儲存該資料型別的位址 位址是字串 棧 儲存基本資料型別，儲存使用者建立引用資料型別在堆的位址 位址是字串 堆 儲存引用資料型別，也可以儲存包含基本資料型別的物件。ec execution...
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