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Autoware Universe 感知模块详解 | 第十一节：检测管线的通用工程模板与拆解思路导引第一节里把“为什么要从工业级框架入手、如何用阶段化路线把检测功能包吃透、以及怎样把工程交付与个人能力成长并行推进”这条主线讲清楚了：先跑通闭环，再拆解模块，随后补齐训练—导出—部署—增量更新，最终上升到范式抽象与可迁移能力。但当真正开始进入源码细节时，最容易遇到的困难不是“看不懂某个函数”，而是缺少一个稳定的全局坐标系：不知道某段代码属于整条链路的哪一层、为什么要这样设计、以及出了问题该从哪里排查。

Autoware Universe 感知模块详解 | 第十节：工程角度的自动驾驶检测管线方法论站在 2026 年的当下，模块化架构自动驾驶体系中感知领域已经进入到"工程化成熟度高、研究红利递减"的阶段。当我们打开 Autoware Universe 或 Apollo 这样的工业级框架，会发现检测、跟踪、预测三个任务已经形成了成熟的分工体系，而框架内置的 CenterPoint、YOLOX 等模型也已经经过了多个迭代和实战验证。在第一部分中，我将着重介绍感知的三个主要子任务。

【自动驾驶】Autoware 架构 ① ( 自动驾驶的两种核心技术架构 | 基于规则技术架构 | 端到端技术架构 )自动驾驶的两种核心技术架构 :端到端技术架构 , 一端是 " 传感器原始数据 " , 另一端是 " 车辆控制指令 " ;

【自动驾驶】Autoware 三大版本 ( Autoware.AI | Autoware.Auto | Autoware Core/Universe )Autoware 三大版本 :Autoware 三个版本技术栈相同 , 都是基于高精地图 + 激光雷达 + 摄像头 + 毫米波雷达 + 感知系统 + 预测系统 + 决策规划 + 线控控制实现的自动驾驶 , 技术架构如下图所示 ;

什么都不会的小澎友

autoware.universe源码略读(3.21)--perception:shape_estimation刚看完一个简单的模块，立马又来一个如此复杂的模块。。这个模块的目的总的来说就是就是细化形状的，里面涉及到了几个部分，一个是边界框生成bounding box，这部分用的是L-shape fitting，算法来自文章Efficient L-Shape Fitting for Vehicle Detection Using Laser Scanners，然后第二部分是圆柱 cylinder，这部分用的是OpenCV的cv::minEnclosingCircle，也就是最小外接圆；第三部分则是凸包了，不过这里

夏融化了这季节

自动驾驶决策规划控制ros移植Apollo和autoware算法可跑工程（适合入门学习，科研和实战）自动驾驶路径规划控制ros1和ros2移植Apollo和autoware规控算法可跑工程（适合入门学习，科研和实战），不仅包括移植Apollo和autoware规划算法，还包括其他规划算法，与carla联合仿真实现规划控制，autoware-carla联合仿真，Lanelet高精度地图构建，强化学习等等，基本涵盖了公司算法的基本要求。从入门到掌握的一系列算法的应用，学会工程代码实战，包括ros1和ros2。具体效果视频请看主页视频： bibi个人主页注意，本套优化理论涉及比较浅，主要以丰富实战经验为主！

【基于Ubuntu20.04的Autoware.universe安装过程】方案二：双系统 | 详细记录 | 全过程图文 by.Akaxi目录一、Autoware.universe背景Part-1：安装双系统教程二、查看Windows引导方式

夏融化了这季节

Autoware.ai1.14.0自动驾驶-Demo运行下载数据：一定要注意解压文件是在.autoware/路径下的，不然后续运行launch文件时，会提示找不到文件：.autoware/data/tf/tf.launch:

我是有底线的