工控机型号(工控机型号在哪看的)

工控机型号怎么看

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工控机型号Ipc615G1和IPC615G有什么区别

以下是一些常见的深圳研华工控机型号：IPC-610-H：这是一款高性能的工控机，采用第六代IntelCorei7/i5/i3处理器，可支持多种扩展模块，包括PCI、PCIe、GPIO等。PICO-APL3：这是一款紧凑型的工控机，采用IntelApolloLake平台，具有低功耗和高性能的特点。它还带有多个I/O接口，包括USB、COM、HDMI和GigabitLAN等。eBOX671-885-FL：这是一款适用于恶劣环境的工控机，采用Intel第六代Corei7/i5/i3处理器，支持宽温工作，防尘、防水、抗震动功能，并具有高度可扩展性。TPC-1251T：这是一款触摸屏式工控机，具有12.1英寸LED背光液晶显示屏和触摸屏输入设备，支持多种操作系统和特定应用程序，可用于数据采集、监视、控制等多个领域。UNO-1252G/1254G：这是一款紧凑型工控机，采用IntelAtom/Celeron处理器，支持多组串口、网络接口和USB接口，广泛应用于物联网、智能制造等领域。以上是研华科技在深圳地区推出的一些常见工控机型号，不同的型号可以满足不同的应用需求。如果需要了解更多信息或有定制化的需求，建议直接联系研华科技或其授权代理商以获得更详细的产品规格和使用指南。

工控机型号规格

工控机IPC610和IPC510属于不同型号，具有一些硬件规格方面的差异。

IPC610通常应用于工业领域，其主要特点是：

机箱坚固可靠，适合工业环境；

支持多种扩展接口和嵌入式操作系统；

采用高性能的处理器和存储器，支持复杂的运算和大规模的存储；

支持多种通信协议和传输方式，如RS232/485、以太网、USB等；

具有良好的抗干扰能力和稳定性，可以长时间运行。

IPC510主要应用于网络安全和视频监控领域，其主要特点是：

系统结构紧凑，易于安装和维护；

支持多通道视频采集和压缩，可以实时监控多个画面；

采用高性能的图像处理器和压缩算法，支持高帧数和高清晰度；

支持多种存储方式和远程管理功能，方便数据的保存和处理；

具有良好的稳定性和安全性，可以长时间运行，保证系统的稳定和安全。

总的来说，IPC610和IPC510都是工控机的典型代表，但主要应用于不同的领域。如果有需要在工业控制领域应用，则推荐采用IPC610型号；如果需要在网络安全和视频监控领域应用，则IPC510型号可能更适合些。

工控机型号Nrc80-BF-b是哪家的

工业4.0快速发展，ARM处理器的应用也越来越广泛，是什么让ARM处理器在工业领域分掉X86的那杯羹呢？

从51单片机到ARM处理器，嵌入式微控制领域不断更替交叠，伴随而来的是技术的不断发展和生产力水平的不断提高。

目前在工业控制系统中大量应用了嵌入式ARM，如工业过程控制、电力系统、石油化工、数控机床等，ARM嵌入式系统的发展促进了工业控制自动化程度的提高。

图1ARM的广泛应用

多方业内人士表示，ARM会是趋势，未来嵌入式市场可能会形成中高端会是X86主导，低端由ARM的产品蚕食的双雄格*。

但同学你知道ARM和X86架构是什么吗？有什么区别？你能清楚的表述出吗？别懵逼，跟我走。

大学一本《微机原理和接口技术》教会了我们什么是CPU——中央控制器，它是一个执行部件，它之所以能执行，也是因为人们在里面制作了执行各种功能的硬件电路，然后再用一定的逻辑让它按照一定的顺序工作，这样就能完**们给它的任务。

所以它主要由运算单元、控制单元、寄存单元三部分组成，从字面意思看运算单元就是起着运算的作用，控制单元就是负责发出CPU每条指令所需要的信息，寄存单元就是保存运算或者指令的一些临时文件，这样可以保证更高的速度。

图2CPU内部架构和工作原理

CPU的速度和功率效率是至关重要的。速度影响用户体验，而效率影响电池寿命。最完美的设备是高性能和低功耗相结合。

从CPU发明到现在，有多种架构，从最基本的逻辑角度来分类的话，它们可以被分为两大类，即“复杂指令集”与“精简指令集”系统，而X86和ARM处理器的第一个区别是，前者使用复杂指令集（CISC)，而后者使用精简指令集（RISC）。

表1CISC与RISC对比表

网上有个有趣的例子来说明两者的不同。比如说我们要命令一个人吃饭，那么我们应该怎么命令呢？

我们可以直接对他下达“吃饭”的命令，也可以命令他“先拿勺子，然后舀起一勺饭，然后张嘴，然后送到嘴里，最后咽下去”。

从这里可以看到，对于命令别人做事这样一件事情，不同的人有不同的理解，有人认为，如果我首先给接受命令的人以足够的训练，让他掌握各种复杂技能（即在硬件中实现对应的复杂功能），那么以后就可以用非常简单的命令让他去做很复杂的事情——比如只要说一句“吃饭”，他就会吃饭。

但是也有人认为这样会让事情变的太复杂，毕竟接受命令的人要做的事情很复杂，如果你这时候想让他吃菜怎么办？难道继续训练他吃菜的方法？

我们为什么不可以把事情分为许多非常基本的步骤，这样只需要接受命令的人懂得很少的基本技能，就可以完成同样的工作，无非是下达命令的人稍微累一点——比如现在我要他吃菜，只需要把刚刚吃饭命令里的“舀起一勺饭”改成“舀起一勺菜”，问题就解决了，多么简单。

这就是“复杂指令集”和“精简指令集”的逻辑区别。

而作为ARM与X86在嵌入式市场对决的主战场，在工业4.0中哪个有更有优势呢？

图3 

1、运算性能

X86架构的工业电脑比ARM架构的工业电脑在性能方面要快，综合运算能力强，但由于不具有实时系统，无法做到快速零启动；

ARM的优势在于效率，在完成综合性工作处于劣势，而ARM可快速启动进入状态，在任务相对固定的工业应用场合其优势就能发挥得淋漓尽致。

2、操作系统兼容性

几乎所有X86硬件平台都可以直接使用微软的视窗系统及现在流行的几乎所有工具软件，所以X86系统在兼容性方面具有无可比拟的优势；

ARM几乎都采用Linux的操作系统，而且几乎所有的硬件系统都要单独构建自己的系统，与其他系统不能兼容，这也导致其应用软件不能方便移植，也制约了ARM的发展和应用。

3、系统安全性

这是由于Windows软件平台的高兼容性，软件病毒容易侵入，引起电脑蓝屏或者死机，危害系统数据安全；

而linux系统作为开放源代码构架，用户可以找出自己系统所存在的安全问题，并采取相应的防范措施以应对潜在的安全威胁。

图4windows系统遭受勒索病毒

图5linux用户及时更新补丁

4、系统功能

X86硬件资源一般不接受客户个性化定制，定制化程度低，多作为整机销售，容易为客户造成接口资源浪费；

嵌入式ARM产品多为定制化产品，可根据客户具体需求开放接口资源，为用户提供更合适、优质的方案。

图6X86工控机资源丰富，功能裁剪耗费精力，造成资源浪费

图7ARM丰富的接口资源，定制化程度高

5、二次开发

X86硬件多为高速信号，各种接口工控扩展需要复杂的电路设计及高难度的PCB设计，硬件的高度集成，导致扩展电路复杂难懂，稳定性难以保证；

ARM硬件设计简单，CPU集成多种接口功能，设计开发难度低，常规电子工程师就能完成ARM工控板的二次开发，稳定性高。

6、生产工艺

X86主频高、高频信号多、而工业现场对电磁兼容性、电磁干扰要求较苛刻。高频信号同时导致功耗较大，进而对生产工艺提出高要求，目前如奔腾4的晶体管数超过四千万，生产上也需采用最先进的0.13微米工艺，只有Intel等少数公司有这样的设计和生产能力；

ARM的架构功能简单，EMC保护等级较高，对半导体生产工艺的要求较低，多数不必采用最先进、昂贵的半导体工艺，解决了国内半导体生产能力的问题。

7、工业品质

X86工控机主要领域为商用和家用行业，相对于民用来讲，工业控制对嵌入式系统各方面的要求相对较高，工业生产现场可能是高温、高压、易燃易爆、高噪音、高电磁辐射、带有腐蚀性气体或液体等的极其恶劣的环境，若处理不当或不及时，随处隐藏着可以酿成重大安全事故的隐患，如下图8所示： 

ZLG致远电子精心推出的ARM核心板和工控整板都是完全符合工业级要求，工作温度可在-40℃-﹢85℃，在高温高压密封容器、高速运转机器、高强度作业机械等领域得到了事实验证。

图8某主流X86型号工控机工作温度要求

图9ZLG致远电子ARM板工业级温度范围

“工业4.0领域的未来是ARM的，也是X86的，但是归根到底是ARM的”，相信ARM势必凭借自身优势，借助工业4.0的机遇一展宏图。

图10ARM处理器用于自驾车以及医疗等领域

ZLG致远电子以“工业级的产品品质，工匠级的服务态度”，期待您的来电！

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工控机型号在哪看的

近日，在工业和信息化部网络安全产业发展中心、中国版权协会、中国软件行业协会等多家单位的指导下，由中国电子信息产业集团有限公司主办、麒麟软件承办的“麒麟遨天聚创未来”2023操作系统产业大会在京成功举办。中国长城副总裁胡俊熙受邀出席，作为产业链代表共同见证银河麒麟操作系统新品联合整机战略发布。

麒麟软件**书记、董事长谌志华代表麒麟软件与中国长城等多位主机厂商代表，共同见证银河麒麟操作系统新品联合整机战略发布。

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今年麒麟软件启动了第一届麒麟软件优秀解决方案的评选活动。历时三个月，数百家合作伙伴递交解决方案，经过多轮严格评审，最终中国长城凭借在推动自主安全网信产业的杰出贡献，荣获2023优秀生态解决方案“杰出实践奖”“行业方案协作奖”两项大奖。

面对能源安全面临的新机遇和新挑战，此次获得“杰出实践奖”的中国长城分散控制系统DCS方案，积极服务国家战略需求，全力助推我国首个DCS/DEH+SIS大型智慧电厂投运，助力国家能源集团“‘国内首套自主安全智能分散控制系统（iDCS）’示范应用项目”、中石化集团2023年信创桌面终端项目和云计算服务器项目以及国家电网集团、南方电网集团、大唐集团、国家管网集团、华润集团等能源行业领军企业和大型央企旗下重点项目的规划落地，为能源领域数字化转型保驾护航。

作为国内首个高速公路领域国产化网信方案落地的践行者，中国长城高速公路机电收费系统全栈国产化方案荣获本次“行业方案协作奖”，该方案聚焦高速公路行业的“提质升级”和“超融合收费站”等业内发展方向，采用长城GT352X型号工控机，该机型搭载国产飞腾腾锐D2000/8核高性能CPU，保证设备底层安全可靠，整机采用全金属外壳，行业内首款D2000无风扇被动散热设计，IO接口模块化设计，可灵活扩展并可根据客户场景需求深度定制，也可单独作为小型嵌入式工控机单独使用。

行稳致远，笃定前行。未来，中国长城将面向网信产业等更广泛的应用领域，协力打造更多自主安全硬件产品，着力提升我国网络安全自主水平，筑牢信息技术安全底座，推动数字经济高质量发展。 

编辑丨温欣

校对丨魏格格

审核丨品牌管理部

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2023年第174期（总1971期）

今年以来，天津钢管炼钢厂分会按照公司《关于实施2023年度重点攻关项目的决定》和《2023年度天管劳模工匠创新创效与一线员工攻关工作实施方案》的相关部署，结合公司降本增效、提质增效目标与炼钢厂工作实际，积极组织劳模工匠与一线员工开展创新攻关活动。截至目前，各项目按计划积极推进并取得实效，其中，由一线员工完成“二炼钢一级计算机升级改造项目”完美收官，并取得良好效果。

本次炼钢厂二区一级计算机升级改造项目涉及炼钢全部工序的老旧一级系统。计划对原有老旧型号工控机设备进行更新，并增加网络硬件隔离防火墙，使现场生产系统能够有效抵御病毒攻击，更好的保证生产顺行。

原有的一级系统由于多次进行功能增减、系统迭代等工作，造成多种软硬件系统混合运行，对设备间通信及维护工作造成很大负担，且大部分备件无法采购，低版本系统无法支持新软件的安装使用，阻碍设备升级改造工作。

攻关组本次改造升级包括：统一操作画面、HMI软件移植、操作系统升级及部署安装工业防病毒软件和防火墙。在项目组长孙心勇的带领下，攻关小组勇挑重担，翻阅大量技术资料，针对内外部软件适配困难、中英文界面冲突等技术难点，大家不断优化方案，经过反复试验调试，终于完成了全部一级计算机的升级改造。

改造后的操作画面整齐划一、简洁直观，一改原来中英文混用，多厂家混用等问题，并且新系统对高分辨率大屏幕的支持可以在一个画面上显示更多的信息，免去现场人员反复切换画面的繁琐操作；更大的存储空间，能保存更多的工艺数据、参数及报警信息，为后期的数据分析提供有力保证，工控机统一型号且互为备用，有效减少了备件保有量，降本创效约50万元。

此次炼钢厂二区一级计算机升级改造的成功投用，大幅提高了二区自动化过程控制的工作效率，提升了炼钢厂设备管理数字化水平，为以后的提质增效工作创造了坚实的基础。

文：高  培 张  鑫

图：高  培

责任编辑：杜  娟

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厚势按：全球有数不清的公司在忙着研发自动驾驶汽车，他们的产品也千奇百怪，不过基本思路和核心技术是类似的，本文详细介绍了自动驾驶汽车的硬件和软件，以及所需要做的准备工作，每个研发者或者准备投身于无人驾驶领域的人都应该好好看一下。

大家都知道智能车（IntelligentVehicle）是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。

自动驾驶的关键技术依次可以分为环境感知、行为决策、路径规划和运动控制四大部分。

自动驾驶理论听上去很简单，四大关键技术，但到底如何实现的呢？Google从2009年开始做自动驾驶，到现在已有8个年头。8个年头的技术积累还无法将自动驾驶技术量产落地，可见自动驾驶技术并不简单。自动驾驶是一个庞大而且复杂的工程，涉及的技术很多，而且太过细致。我从硬件和软件两方面谈一谈自动驾驶汽车所涉及的技术。

硬件

离开硬件谈自动驾驶都是耍流氓。先看个图，下图基本包含了自动驾驶研究所需要的各种硬件。

然而，这么多传感器并不一定会同时出现在一辆车上。某种传感器存在与否，取决于这辆车需要完成什么样的任务。如果只需要完成高速公路的自动驾驶，类似Tesla的AutoPilot功能，那根本不需要使用到激光传感器；如果你需要完成城区路段的自动驾驶，没有激光传感器，仅靠视觉是很困难的。

自动驾驶系统工程师要以任务为导向，进行硬件的选择和成本控制。有点类似于组装一台计算机，给我一份需求，我就给你出一份配置单。

汽车

既然要做自动驾驶，汽车当然是必不可少的东西。从上汽做自动驾驶的经验来看，做开发时，能不选纯汽油车就别选。一方面是整个自动驾驶系统所消耗的电量巨大，混动和纯电动在这方面具有明显优势。另一方面是发动机的底层控制算法相比于电机复杂太多，与其花大量时间在标定和调试底层上，不如直接选用电动车研究更高层的算法。

国内也有媒体专门就测试车辆的选择做过调研。「为什么谷歌、苹果不约而同的选择了雷克萨斯RX450h（混动汽车）？」「科技公司测试自己的自动驾驶技术时，对于测试车的选择又都有哪些讲究？」等问题。他们得出的结论是「电」和「空间」对无人车改装至关重要，其次从技术层面上对车的「熟悉程度」是另外一个因素，因为如果不和车企合作改装，需要「Hack（侵入）」某些控制系统。

控制器 

在前期算法预研阶段，推荐使用工控机（IndustrialPC，IPC）作为最直接的控制器解决方案。因为工控机相比于嵌入式设备更稳定、可靠，社区支持及配套的软件也更丰富。百度开源的Apollo推荐了一款包含GPU的工控机，型号为 Nuvo-5095GC，如下图。

GithubApolloAuto

当算法研究得较为成熟时，就可以将嵌入式系统作为控制器，比如Audi和TTTech共同研发的zFAS，目前已经应用在最新款AudiA8上量产车上了。

CAN卡

工控机与汽车底盘的交互必须通过专门的语言——CAN。从底盘获取当前车速及方向盘转角等信息，需要解析底盘发到CAN总线上的数据；工控机通过传感器的信息计算得到方向盘转角以及期望车速后，也要通过CAN卡将消息转码成底盘可以识别的信号，底盘进而做出响应。

CAN卡可以直接安装在工控机中，然后通过外部接口与CAN总线相连。Apollo使用的CAN卡，型号为ESDCAN-PCIe/402，如下图。

全球定位系统（GPS）+惯性测量单元（IMU）

人类开车，从A点到B点，需要知道A点到B点的地图，以及自己当前所处的位置，这样才能知道行驶到下一个路口是右转还是直行。

无人驾驶系统也一样，依靠GPS+IMU就可以知道自己在哪（经纬度），在朝哪个方向开（航向），当然IMU还能提供诸如横摆角速度、角加速度等更丰富的信息，这些信息有助于自动驾驶汽车的定位和决策控制。

Apollo的GPS型号为 NovAtelGPS-703-GGG-HV，IMU型号为 NovAtelSPAN-IGM-A1。

感知传感器 

相信大家对车载传感器都耳熟能详了。感知传感器分为很多种，包括视觉传感器、激光传感器、雷达传感器等。视觉传感器就是摄像头，摄像头分为单目视觉，双目（立体）视觉。比较知名的视觉传感器提供商有***的 Mobileye，加拿大的 PointGrey，德国的 Pike 等。

激光传感器分为单线，多线一直到64线。每多一线，成本上涨1万RMB，当然相应的检测效果也更好。比较知名的激光传感器提供商有美国的Velodyne和Quanergy，德国的Ibeo等，国内有速腾聚创。

雷达传感器是车厂Tier1的强项，因为雷达传感器已经在汽车上得到了广泛使用。知名的供应商当然是博世、德尔福、电装等。

硬件部分总结

组装一套可以完成某项功能的自动驾驶系统需要及其丰富的经验，并且要对各传感器的性能边界及控制器计算能力了如指掌。优秀的系统工程师能在满足功能的要求下将成本控制在最低，使其量产、落地的可能性更大。

软件

软件包含四层：感知、融合、决策、控制。

各个层级之间都需要编写代码，去实现信息的转化，更细化的分类如下。

先分享某创业公司公开的一份PPT。

实现一个智能驾驶系统，会有几个层级：

感知层→融合层→规划层→控制层

更具体一点为：

传感器层→驱动层→信息融合层→决策规划层→底层控制层

各个层级之间都需要编写代码，去实现信息的转化。

最基本的层级有以下几类：采集及预处理、坐标转换、信息融合。

采集

传感器跟我们的PC或者嵌入式模块通信时，会有不同的传输方式。

比如我们采集来自摄像机的图像信息，有的是通过千兆网卡实现的通信，也有的是直接通过视频线进行通信的。再比如某些毫米波雷达是通过CAN总线给下游发送信息的，因此我们必须编写解析CAN信息的代码。

不同的传输介质，需要使用不同的协议去解析这些信息，这就是上文提到的「驱动层」。通俗地讲就是把传感器采集到的信息全部拿到，并且编码成团队可以使用的数据。 

预处理

传感器的信息拿到后会发现不是所有信息都是有用的。

传感器层将数据以一帧一帧、固定频率发送给下游，但下游是无法拿每一帧的数据去进行决策或者融合的。为什么？

因为传感器的状态不是100%有效的，如果仅根据某一帧的信号去判定前方是否有障碍物（有可能是传感器误检了），对下游决策来说是极不负责任的。因此上游需要对信息做预处理，以保证车辆前方的障碍物在时间维度上是一直存在的，而不是一闪而过。

这里就会使用到智能驾驶领域经常使用到的一个算法——卡尔曼滤波。

坐标转换

坐标转换在智能驾驶领域十分重要。

传感器是安装在不同地方的，比如毫米波（上图中紫色区域）是布置在车辆前方的；当车辆前方有一个障碍物，距离这个毫米波雷达有50米，那么我们就认为这个障碍物距离汽车有50米吗？

不是的！因为决策控制层做车辆运动规划时，是在车体坐标系下完成的（车体坐标系一般以后轴中心为O点），因此毫米波雷达检测到的50米，转换到自车坐标系下，还需要加上传感器到后轴的距离。

最终所有传感器的信息，都是需要转移到自车坐标系下的，这样所有传感器信息才能统一，供规划决策使用。

同理，摄像机一般安装在挡风玻璃下面，拿到的数据也是基于摄像机坐标系的，给下游的数据，同样需要转换到自车坐标系下。

自车坐标系：拿出你的右手，以大拇指→食指→中指的顺序开始念 X、Y、Z。然后把手握成如下形状：

把三个轴的交点（食指根部）放在汽车后轴中心，Z轴指向车顶，X轴指向车辆前进方向。

各个团队可能定义的坐标系方向不一致，只要开发团队内部统一即可。

信息融合

信息融合是指把相同属性的信息进行多合一操作。

比如摄像机检测到了车辆正前方有一个障碍物，毫米波也检测到车辆前方有一个障碍物，激光雷达也检测到前方有一个障碍物，而实际上前方只有一个障碍物，所以我们要做的是把多传感器下这辆车的信息进行一次融合，以此告诉下游，前面有一辆车，而不是三辆车。

决策规划

这一层次主要设计的是拿到融合数据后，如何正确做规划。规划包含纵向控制和横向控制：纵向控制即速度控制，表现为什么时候加速，什么时候制动；横向控制即行为控制，表现为什么时候换道，什么时候超车等。

个人对这一块不是很了解，不敢妄作评论。

软件长什么样子？

自动驾驶系统中的部分软件看起来和下面类似。

软件的名字反映了该软件的实际作用：

app_driver_camera：摄像机驱动

app_driver_hdmap：高精度地图驱动

app_driver_ins：惯导驱动

app_driver_lidar：激光传感器驱动

app_driver_mwr：毫米波传感器驱动

app_fusion_freespace：自由行驶区域融合

app_fusion_lane：车道线融合

app_fusion_obstacle：障碍物融合 

app_planning&decision：规划决策 

然而实际上攻城狮们会编写一些其他软件用于自己的调试工作，比如记录数据和回放数据的工具。

还有用于传感器信息显示的可视化程序，类似下图的效果。

掌握了软件的思路，那么我们来看你都要做哪些准备。

准备

操作系统安装

既然是做软件，首先得有个操作系统。常见的操作系统Windows/Linux/Mac...（打...的操作系统我也没用过），考虑到社区支持、开发效率，推荐使用Linux作为无人驾驶研究的操作系统。

大部分做无人驾驶的团队都用的Linux，跟着大趋势走，可以省很多事。

Linux又分为很多版本，最常用且普及率很高的当属Ubuntu系列。虽然Ubuntu已更新至17.04，但从稳定性上，推荐安装14.04版本。

推荐用一块单独的SSD安装Linux，或者使用虚拟机安装，最不推荐装双系统（不太稳定）奉上LinuxUbuntu14.04安装包+虚拟机安装方法。（链接：http://pan.baidu.com/s/1jIJNIPg 密码：147y。）

Linux基本指令

作为Linux的核心——命令行操作不仅对开发大有帮助，而且是装X利器。另一个好处是使用指令 apt-getinstall，可以快捷地完成很多软件的安装，不用像Windows那样，在网上四处寻觅适配的安装包。Linux的指令很多，而且比较杂，使用起来需要多学，多用。

开发环境安装

开发环境会涉及很多实际使用的库，不同的程序员处理相同的问题，可能使用不同的库。下面通过安装我在工作和学习中经常使用到的库，抛砖引玉，将开发者「引进门」。

搭建环境所需安装包：

（链接：http://pan.baidu.com/s/1sllta5v 密码：eyc8）

附：开发环境介绍

集成开发环境IDE

前面安装了一款开源的IDEqt，目前qt在Linux中的地位，就和VisualStudio在 Windows中的地位一样。除非是不使用IDE开发的高玩，大部分在Linux下做开发的团队还是会选择用qt开发的。

qt的主要作用是做交互式的界面，比如在界面中显示当前传感器采集到的各种信息。界面交互会明显加快开发者调试程序和标定参数的过程。

Tips：

熟悉qt可以网上找教程，我更推荐系统地学习，比如买一本Qt的书。

买书或者去图书馆借书，注意看写书的日期，越新越好，太老的书，相应的版本也很旧。

OpenCV

OpenCV是一个非常强大的库，其中封装了大量的可应用于无人驾驶研究的函数，包括各种滤波器算法、特征点提取、矩阵运算、投影坐标转换、机器学习算法等。

当然最重要的是，它在计算机视觉领域的影响力，相机标定，目标检测、识别、跟踪的接口使用起来十分方便。使用OpenCV库完全可以做出这张图展现的效果。

Tips：

请至少购买版本为2.4以上的教程学习OpenCV，但目前市面上买得到的OpenCV中文教程都讲的太浅，甚至连经典的KalmanFilter都不介绍。我推荐直接学习英文版的 LearningOpenCV3。

奉上电子版，讲解很详细，每次打印一章阅读，循序渐进。

（链接：http://pan.baidu.com/s/1dE5eom9密码：n2dn）

libQGLViewer

libQGLViewer是大名鼎鼎的OpenGL适配qt的一个库，编程接口及方法与OpenGL大同小异，我们经常在各大无人驾驶公司宣传画上看到的环境感知信息的显示，就完全可以用QGL做出来。

Tips：

学习libQGLViewer不需要购买任何教材，官网及压缩包内的example就是最好的老师，按照官网的tutorial，把每个例子实现一遍，就基本入门了。

官网链接：libQGLViewerHomePage

Boost

Boost库是有着「C++准标准库」之称。这个库里面有大量的「轮子」，对于C++开发者来说，方便直接调用，避免重造「轮子」。

Tips：

Boost是基于标准C++开发，其构造用尽精巧手法，不要贸然费时研读，找一份和Boost库相关的（电子或纸质）书，把目录读一遍，大致知道里面有哪些功能即可，需要时就某一个点，花时间做研究。

QCustomplot

除了上面提到的libQGLViewer外，还可以通过平面图的形式显示车载传感器的信息。鉴于qt内部只提供了基本的直线、圆等绘图工具，使用起来并不是很方便，因此QCustomplot诞生了。简单地调用API，然后把想要显示的数据作为参数输入进去，就可以绘制出下面这些很棒的图形。而且可以很方便地拖动和缩放。

下面是我在实际开发过程中，使用QCustomplot显示的部分传感器信息。

Tips：

官网提供了该库的源码下载，你只需要在你的工程中导入.cpp和.h文件即可。跟着官网提供的tutorials学习，可以快速上手。对照着example中的例程写代码，可以快速把自己的数据变成可视化图像。

LCM（LightweightCommunicationsandMarshalling）

团队开发软件必然存在程序（多进程）的通信问题，多进程通信的方式很多，也各有优缺点，使用起来就见仁见智了。2014年12月MIT公布了他们在美国DARPA机器人挑战赛中使用到的信号传输机制LCM，出处：MITreleasesLCMdriverforMultiSenseSL。

LCM含多种语言如java,c++等专门针对实时系统在高带宽和低的延迟的情况下进行消息发送和数据封送处理。它提供了一个发布/订阅消息模型、自动封装/解封代码生成工具含多种编程语言版本。这个模式和ROS现在节点间的通信方式很类似。

Tips：

LCM两个进程间通信的demo官网上有源代码，按照官网上的tutorial就能快速建立属于你自己的LCM通信机制。

官方网站：LCMProjcect

Git&Github

Git是团队开发不可缺少的版本控制工具，大家在写论文时肯定每天一个版本，如果没有特别标注每个版本改了些什么时间久了就会忘记。写代码更是如此。

使用Git可以极大地提高多人开发的效率，而且版本管理规范，代码追溯起来十分方便。

Github在软件开发领域如雷贯耳，需要某些代码时，直接上去搜索即可。

Tips：

目前世面上介绍Git的书，让人看起来十分吃力，而且对细枝末节的东西介绍地太过深入，让人无法快速上手。

于是我要强烈推荐Git入门的教程：廖雪峰的Git教程，浅显易懂，而且还配合图文+视频，简直良心。

以上基本介绍完了，掌握好这些东西，你就变成无人驾驶领域的老司机了。

转载自知乎

知乎ID：陈光

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