前面介绍ROS系统有很多开源的工具包，可以通过选择不同的工具包实现，建图，定位，规划等节点，从而实现整体的自动驾驶技术。在这个过程和自己攒台电脑是一样的，选用不同的显示器，键盘，硬盘，显卡，主板等就可以组合出一台电脑。这个过程是自由但是难度也比较大，而且不成体系。有没有一台组装好的电脑，集成了上面所有的标准配置呢，答案是有的。

        目前集成的开源自动驾驶系统框架主要有两个，Autoware和百度的Apollo。百度Apollo的版本迭代十分迅速，起初的几个版本也是基于ROS1开发的，但由于ROS的局限性（主要是其机制所造成的无人系统响应时间相对较慢等问题，不适用于高速无人驾驶），Apollo貌似从3.5开始就弃用ROS1改用自己研发的CyberRT中间件了，但Apollo也有一定的局限性，比如需要购买百度提供的高精度地图服务等，Apollo在SLAM定位建图这方面开放性不是很高。本系列后续将基于Autoware框架，进行自动驾驶车辆的研究。

Autoware.AI是世界上第一个用于自动驾驶技术的“All-in-One”开源软件。它ROS1操作系统，并在Apache2.0许可下使用。主要包含以下模块：
定位（Localization ）：通过结合GNSS和IMU传感器的3D地图和3D地图、SLAM算法来实现定位。
检测（Detection ）：通过传感器融合算法和深度神经网络使用摄像机和激光雷达完成检测。
预测和规划（Prediction and Planning ）：基于概率机器人模型和基于规则的系统，部分还使用深度神经网络。
控制（Control）：Autoware向车辆输出的是速度和角速度的扭曲量。尽管控制量的主要部分通常位于车辆的线控控制器中，但这些是Control的一部分。

        可以看到，Autoware包含了在线软件，离线软件，和硬件驱动三个部分。其中我们主要使用的是建图、仿真、传感器和车辆控制这几个部分。因为使用的是Ubuntu18.04是基于ROS1架构，所以只能选用Autoware.AI系统。