第1章
Apollo与Autoware概述
两大开源自动驾驶框架的起源、发展历程与社区生态对比。
起源生态
第2章
架构设计对比
Apollo的基于ROS的微服务架构 vs Autoware的基于ROS2的模块化架构。
微服务ROS2
第3章
感知模块对比（上）
Apollo的基于CNN的3D目标检测与Autoware的基于PointPillars的检测方案。
CNNPointPillars
第4章
感知模块对比（下）
Apollo的多传感器融合策略 vs Autoware的单一传感器优先策略。
融合优先级
第5章
定位模块对比
Apollo的RTK+IMU+激光雷达融合定位 vs Autoware的NDT匹配定位。
RTKNDT
第6章
规划模块对比（上）
Apollo的基于EM Planner的路径规划 vs Autoware的基于A*的全局规划。
EM PlannerA*
第7章
规划模块对比（下）
Apollo的基于QP的轨迹优化 vs Autoware的基于MPC的轨迹跟踪。
QPMPC
第8章
控制模块对比
Apollo的基于LQR的横向控制 vs Autoware的基于PID的纵向控制。
LQRPID
第9章
高精地图模块对比
Apollo的HD Map格式与Autoware的Vector Map格式差异。
HD MapVector Map
第10章
仿真环境对比
Apollo的Dreamview vs Autoware的RViz与CARLA集成。
DreamviewCARLA
第11章
硬件平台对比
Apollo的推荐硬件配置 vs Autoware的硬件兼容性分析。
硬件兼容性
第12章
传感器驱动对比
Apollo的Sensor Abstraction Layer vs Autoware的Sensor Fusion。
抽象层融合
第13章
数据记录与回放对比
Apollo的Cyber Record vs Autoware的Rosbag。
Cyber RecordRosbag
第14章
模型训练流程对比
Apollo的基于PaddlePaddle vs Autoware的基于PyTorch。
PaddlePaddlePyTorch
第15章
模型部署对比
Apollo的TensorRT优化 vs Autoware的ONNX Runtime部署。
TensorRTONNX
第16章
目标检测模型对比
Apollo的YOLO系列 vs Autoware的CenterPoint。
YOLOCenterPoint
第17章
车道线检测模型对比
Apollo的LaneNet vs Autoware的UltraFast Lane Detection。
LaneNetUltraFast
第18章
语义分割模型对比
Apollo的基于DeepLab vs Autoware的基于PointNet++。
DeepLabPointNet++
第19章
行为预测模型对比
Apollo的基于LSTM的轨迹预测 vs Autoware的基于Transformer的预测。
LSTMTransformer
第20章
决策规划模型对比
Apollo的基于规则决策 vs Autoware的基于学习决策。
规则学习
第21章
模型评估指标对比
Apollo的mAP与Autoware的ADE/FDE指标差异。
mAPADE/FDE
第22章
模型优化技巧对比
Apollo的模型剪枝 vs Autoware的模型量化。
剪枝量化
第23章
模型版本管理对比
Apollo的Model Zoo vs Autoware的Git LFS管理。
Model ZooGit LFS
第24章
模型推理性能对比
Apollo的端到端延迟 vs Autoware的吞吐量分析。
延迟吞吐量
第25章
模型安全性与鲁棒性对比
Apollo的对抗样本防御 vs Autoware的冗余校验机制。
对抗防御冗余校验
第26章
模型可解释性对比
Apollo的注意力可视化 vs Autoware的SHAP值分析。
注意力SHAP
第27章
模型持续集成/持续部署对比
Apollo的CI/CD流水线 vs Autoware的Docker化部署。
CI/CDDocker
第28章
模型监控与日志对比
Apollo的监控面板 vs Autoware的ELK日志系统。
监控ELK
第29章
模型迁移学习对比
Apollo的Sim-to-Real迁移 vs Autoware的Domain Adaptation。
Sim-to-RealDomain Adaptation
第30章
未来趋势与选型建议
Apollo与Autoware的路线图对比及项目选型决策树。
路线图决策树