开源自动驾驶平台全景：超越Autoware和Apollo

开源自动驾驶平台全景：超越Autoware和Apollo

**除了Autoware和Apollo之外，目前至少有6个主要的开源自动驾驶完整解决方案，它们在技术路线、应用场景和成熟度上各具特色。**最引人注目的是comma.ai的OpenPilot（拥有10,000+用户和1亿英里路测数据），以及2024年新发布的基于ROS2的RoboCar。这些平台展现了从玩具车到量产车、从教育工具到商业部署的多样化生态系统。

本研究覆盖了2024-2025年的最新信息，重点关注那些包含感知、定位、规划、控制等完整模块的开源项目。值得注意的是，自动驾驶开源领域正在经历从ROS1向ROS2的迁移，以及从传统模块化架构向端到端学习架构的转变。

OpenPilot：最成熟的消费级ADAS开源方案

comma.ai开发的OpenPilot是目前用户量最大、实际路测里程最多的开源自动驾驶系统，但它与Autoware/Apollo的根本区别在于：OpenPilot是L2级辅助驾驶系统，采用端到端学习架构，而非完全自动驾驶解决方案。

核心技术架构与创新

OpenPilot的革命性在于其端到端神经网络设计。传统的Autoware和Apollo采用感知→预测→规划→控制的模块化流程，而OpenPilot的”supercombo”模型直接从相机图像预测车辆行驶轨迹。该模型基于FastViT混合视觉Transformer架构（2023年0.9.5版本起），配合GRU（门控循环单元）处理时序信息，单个神经网络输出包括期望路径、车道线、前车预测、路沿等11,337个元素。

技术栈采用cereal消息框架（基于ZMQ和Cap'n Proto）实现服务间通信，整个系统运行在高通骁龙845处理器上。核心服务包括：

modeld：运行主驾驶神经网络plannerd：横向和纵向规划（逐步被神经网络吸收）controlsd：以100Hz频率输出控制指令locationd：基于卡尔曼滤波的定位calibrationd：动态校准相机姿态

硬件要求与车辆支持

系统依托comma 3X设备（售价$1,250），配备：

3个AR0231车规级相机（140dB HDR）集成STM32H7 CAN FD控制器128GB存储和256GB-1TB NVMe SSD选项LTE连接和GPS模块

截至2025年3月，OpenPilot支持325+款车型，覆盖本田、丰田、现代、起亚、福特、通用等主流品牌，最新0.9.9版本已支持特斯拉Model 3和Model Y（2019-2025年款）。安装仅需将设备固定在挡风玻璃上，通过线束连接车辆CAN总线，30分钟即可完成DIY安装。

社区生态与活跃度

GitHub统计数据（2024-2025年）：

59,000+ stars，6,600+ forksMIT开源协议每3个月一次重大版本更新10,000+活跃用户，累计行驶1亿英里（56%里程由系统控制）

社区充满活力，主要通过Discord（主要交流渠道）和GitHub进行协作。存在多个活跃分支项目，如sunnypilot、dragonpilot、frogpilot等，提供定制化功能。配套工具包括comma connect网页平台（查看驾驶数据）、comma cabana（CAN数据分析）等。

2024-2025年重大更新

版本0.9.9（2025年5月）：

特斯拉Model 3/Y全面支持外置USB GPU支持（可接驳桌面级显卡）在线横向延迟估计器（lagd守护进程）

版本0.9.8（2025年2月）：

Gas Gating功能：模型预测人类何时会踩油门/刹车，智能抑制不必要的加速福特车型默认启用openpilot纵向控制驾驶员监控系统改进，GPU运行降低功耗0.5W

与Autoware/Apollo的核心差异

维度	OpenPilot	Autoware/Apollo
自动驾驶等级	L2（辅助驾驶）	L4+（完全自动驾驶）
架构	端到端神经网络	模块化（感知→规划→控制）
传感器	相机为主+车辆自带传感器	激光雷达+相机+毫米波雷达
地图依赖	仅导航功能需OpenStreetMap	必需高精地图
硬件成本	$1,250	$50,000-100,000+
训练数据	1亿+英里真实人类驾驶	仿真+有限实际数据
部署场景	消费者车辆改装	定制无人车平台
中间件	cereal（自研）	ROS 2 / CyberRT

OpenPilot的优势在于：自然的类人驾驶体验、无需高精地图、硬件成本低、快速部署新车型。局限性包括：仅L2级别、相机视觉受天气影响、需驾驶员持续监督。Consumer Reports 2020年评测将其评为排名第一的ADAS系统。

ASLAN：专注低速城市场景的开源平台

**Project ASLAN是基于Autoware.AI 1.10.0深度改造的开源平台，专门针对≤20 mph（32 km/h）的低速城市自动驾驶场景优化。**这个国际合作项目曾经汇集了欧洲、亚洲的大学、企业和政府机构，但其英国法人实体已于2023年10月解散。

技术架构与Autoware的关系

ASLAN包含40个ROS软件包：23个来自各类开源项目，11个基于Autoware 1.10.0并”经过重大修改”，6个专为ASLAN开发。核心模块覆盖：

定位与建图：基于NDT（正态分布变换）的定位感知：激光雷达和毫米波雷达目标检测规划：基于A*路径规划算法控制：PID/前馈速度环控制车辆接口：ROS与嵌入式控制器的桥梁

与Autoware相比，ASLAN的核心差异包括：

速度限制：仅支持≤20 mph，简化了高速场景的复杂性定制GUI：提供傻瓜式图形界面，承诺30分钟内完成安装和运行仿真集成：内置Gazebo仿真，2021年2月增加IPG CarMaker支持车辆适配：为StreetDrone电动车深度定制的车辆接口

技术栈基于ROS Melodic（Ubuntu 18.04）和ROS Kinetic（Ubuntu 16.04），采用Apache 2.0开源协议。

开发团队与真实部署

创始成员（2020年7月）包括：

学术机构：荷兰HAN应用科学大学、澳大利亚莫纳什大学、英国考文垂大学商业伙伴：StreetDrone（车辆平台提供商）、速腾聚创RoboSense（激光雷达）、IPG Automotive（仿真）公共机构：英国地形测量局Ordnance Survey

真实部署案例：

香港：通过香港生产力促进局引入StreetDrone平台英国：伦敦Smart Mobility Living Lab（2019年首次公共道路测试）、日产桑德兰工厂的自动物流项目截至2020年7月，22辆自动驾驶车辆在试点场景中使用ASLAN

当前状态与活跃度评估

需要重点关注的是，ASLAN项目的组织活跃度已显著下降：

GitHub代码仓库仍然开放（github.com/project-aslan/Aslan）英国法人实体”Project ASLAN Limited”于2023年10月24日解散2024-2025年GitHub无明显提交记录项目网站project-aslan.org可能已失效

然而，商业化延续仍在进行：

StreetDrone继续提供Enterprise ASLAN订阅式商业服务工业和城市部署项目仍在运营2024年学术论文仍将其作为重要的低速自动驾驶平台引用

适用场景与技术特色

ASLAN的独特价值在于其明确的设计边界：

自动接驳车：园区、校园、机场等封闭/半封闭环境城市配送：最后一公里自动送货工业物流：工厂内部物料运输（如日产案例）研究教育：学术机构的算法验证平台

与Apollo相比，ASLAN更轻量、部署更简单，但功能范围更窄。与Autoware相比，它是Autoware的”特化版本”——牺牲了高速场景能力，换取了低速场景下的易用性和稳定性。

RoboCar：2024年发布的现代化研究平台

**卢森堡大学2024年发布的RoboCar是最新的开源自动驾驶平台，采用ROS2架构，在欧洲城市公共道路上完成了实车测试。**这是少数几个原生支持ROS2的完整自动驾驶方案。

现代化技术栈

RoboCar基于ROS2 Humble构建，采用2018款起亚Soul EV作为测试平台。关键技术特性：

MPPI规划器：Model Predictive Path Integral（模型预测路径积分）运动规划算法RSS安全框架：Responsibility-Sensitive Safety用于计算安全距离模块化驱动层：CAN（DriveKit）、GNSS、相机、激光雷达、操纵杆、语音等JSON配置系统：组件化配置和启动组管理Docker支持：容器化开发环境

核心模块包括：车辆接口、状态估计、定位（基于NDT）、感知、规划、控制，以及负责有效性检查和安全接管逻辑的Commander组件。

真实世界验证

在卢森堡城市（Kirchberg和Belval区域）公共道路测试成果：

完成3公里闭环路线遵守交通信号灯和限速（测试速度40 km/h）维护安全车距平均在44米距离识别交通信号灯

该项目由卢森堡大学SnT中心360Lab团队开发，首席研究员为Raphaël Frank教授，2024年5月在arXiv发表论文（2405.03572），2025年在IEEE期刊正式发表。

研究定位与特色

RoboCar的独特价值：

时效性：代表2024年最新技术路线（ROS2 + MPPI + RSS）快速部署：为研究人员设计的低成本、快速迭代平台欧洲合规：考虑欧盟自动驾驶法规的研究平台开放创新：MIT许可，鼓励学术界协作

与Autoware/Apollo对比：

新颖性：技术栈更现代（ROS2 vs ROS1/CyberRT）规模：单一研究车辆 vs 车队部署成熟度：早期研究原型 vs 成熟生产系统社区：小型学术项目 vs 大型基金会/企业支持

GitHub仓库（sntubix/robocar）2024年以来保持活跃开发，但社区规模尚小，适合希望使用最新技术栈的研究人员。

GEMstack：为教学设计的学术平台

GEMstack是专门为Polaris GEM e2电动车设计的教育型自动驾驶软件栈，架构清晰且文档完善，非常适合大学课程和学术研究。

教育优先的设计理念

该平台由学术机构开发（GitHub: krishauser/GEMstack），采用组件化计算图架构：

mathutils/：数学工具（碰撞检测、控制、Dubins动力学、IDM模型）state/：车辆、环境、智能体、场景表示onboard/：感知、规划、执行、可视化offboard/：校准、学习、日志管理knowledge/：车辆模型、校准数据、检测模型、路网interface/：硬件接口（GEM e2、仿真器）

技术栈基于Python 3.7+和ROS Noetic，采用AllState黑板模式的管道式状态机。项目维护了学期分支系统（如s2024），方便课程教学。

适用场景与限制

最佳用途：

大学自动驾驶课程（已在实际课程中使用）算法研究与原型开发学术论文验证学生毕业设计

硬件要求：

目标车辆：Polaris GEM e2（约$25,000+）计算平台：Ubuntu 20.04，8核CPU，16GB RAM，NVIDIA GPU（CUDA 11.6）控制接口：PACMOD2 drive-by-wire系统

社区规模较小（33 stars，10 forks），但活跃维护用于课程教学。与Autoware/Apollo相比，GEMstack是简化的教学版本，故意降低复杂度以便学生理解核心概念，不适合生产部署。

OSSDC：社区驱动的开源倡议

Open Source Self Driving Car Initiative是一个伞状项目，涵盖从玩具车到全尺寸车辆的多个开源工具和平台。

项目生态与架构

OSSDC在GitHub维护542+个仓库，核心项目包括：

OSSDC VisionAI-Core：计算机视觉和AI算法测试平台OSSDC-SIM：基于LGSVL的自动驾驶仿真器Race.OSSDC.org：基于WebRTC的远程视频处理平台

技术栈集成ROS Indigo、Docker、Autoware等现有工具，支持从Python到C++的多语言开发。特色在于提供全链条工具，从数据采集、算法开发、仿真测试到实车部署。

社区特征与活跃度

目标受众：爱好者、学生、研究人员、创客 社区平台：Slack团队（join.ossdc.org） 活跃度：2024-2025年更新频率中等，属于实验性项目集合

与Autoware/Apollo相比，OSSDC是集成者而非竞争者——它整合各类开源工具提供端到端体验，而非构建单一统一平台。跨度大（toy to full-size）但深度相对较浅，更适合探索性学习而非生产部署。

DonkeyCar：最亲民的入门级平台

DonkeyCar是自动驾驶界的”Hello World”——基于树莓派和RC遥控车的小型自动驾驶平台，特别适合中学生、爱好者和初学者。

简洁而强大的设计

Python编写的极简框架（不依赖ROS），支持：

多种传感器：Pi Camera、USB相机、深度相机、激光雷达多种控制器：PS3/PS4/Xbox手柄、Web UI、触摸控制多种自动驾驶模式：
深度学习（TensorFlow/TensorFlow Lite/PyTorch）GPS导航计算机视觉
比赛功能：内置DIY Robocars竞速支持仿真器：在构建硬件前可先测试

社区生态与最新动态

2024年活跃更新（v5.x版本）：

VESC电机控制器支持TFMini激光雷达集成PyTorch功能改进GPS导航增强

社区规模：GitHub数千stars，活跃Discord服务器，全球DIY Robocars竞赛社区。

硬件成本：总投资$200-300，包括：

树莓派或Jetson Nano1:10或1:16比例RC车底盘相机模块电池和控制器

教育价值与局限

最佳应用场景：

K-12和大学入门课程神经网络实验DIY Robocars竞赛家庭项目和创客活动

与Autoware/Apollo相比，这是完全不同的尺度——玩具车 vs 真实车辆、$300 vs $100,000+、几分钟部署 vs 数周设置。但正因为其简单性和安全性（小型RC车无安全风险），DonkeyCar成为最成功的自动驾驶教育工具，在全球中学和大学广泛使用。

2024-2025年新兴项目与技术趋势

CarDreamer（2024年5月）

首个专注于世界模型（World Model）的开源自动驾驶平台，采用强化学习方法。这代表了从传统模块化向AI原生架构的转变，包括：

先进的世界模型算法Gym标准接口可配置的驾驶任务活跃的研究社区

技术演进趋势

基于2024-2025年观察：

ROS2迁移加速：新平台（如RoboCar）优先采用ROS2而非ROS1端到端学习普及：OpenPilot的成功推动更多项目探索端到端架构安全标准强化：RSS（责任敏感安全）、ISO 26262等标准集成增多仿真优先开发：所有现代平台都内置仿真环境边缘计算整合：硬件向移动芯片（如骁龙系列）和边缘GPU优化

综合对比：选择适合的平台

按应用场景分类

生产级L4+自动驾驶：

Autoware（最佳选择）Apollo（最佳选择）ASLAN（仅低速城市场景，活跃度降低）

消费级L2辅助驾驶：

OpenPilot（唯一成熟方案，1亿+英里验证）

学术研究：

RoboCar（最新技术栈，2024）GEMstack（教学优化）Autoware/Apollo（完整功能）

教育入门：

DonkeyCar（K-12到大学本科）GEMstack（大学高年级和研究生）OSSDC（多样化实验）

核心指标对比矩阵

平台	自动化等级	硬件成本	社区活跃度	学习曲线	生产就绪度
OpenPilot	L2	$1,250	★★★★★	★★★☆☆	★★★★☆（L2级）
ASLAN	L2-L4	$20,000+	★★☆☆☆	★★★☆☆	★★☆☆☆（低速）
RoboCar	L4	$20,000+	★★☆☆☆	★★☆☆☆	★☆☆☆☆（研究）
GEMstack	L4	$25,000+	★★☆☆☆	★★★★☆	☆☆☆☆☆（教育）
OSSDC	可变	$500-$20K	★★★☆☆	★★★☆☆	★☆☆☆☆（实验）
DonkeyCar	L2（小型）	$200-300	★★★★★	★★★★★	N/A（玩具级）

技术架构对比

中间件选择：

ROS1：ASLAN、GEMstack、OSSDCROS2：RoboCar（最现代）自研：OpenPilot（cereal）、Apollo（CyberRT）

传感器策略：

相机为主：OpenPilot、DonkeyCar激光雷达+相机：Autoware、Apollo、ASLAN、RoboCar、GEMstack多传感器融合：Apollo和Autoware最完善

规划方法：

端到端学习：OpenPilot、DonkeyCar传统规划算法：ASLAN（A*）、GEMstack先进算法：RoboCar（MPPI+RSS）

关键发现与建议

生态系统健康度评估

最活跃项目（2024-2025）：

OpenPilot：每3个月发布新版本，10,000+用户，持续功能演进DonkeyCar：社区驱动，频繁更新，全球竞赛活跃Autoware和Apollo：企业/基金会支持，持续维护

活跃度下降：

ASLAN：组织实体解散（2023年10月），GitHub无近期活动OSSDC：更新频率降低，主要依赖社区贡献

新兴力量：

RoboCar：2024年发布，代表最新技术趋势CarDreamer：世界模型研究热点

实际选择建议

如果你是汽车OEM或Tier 1供应商：

考察Autoware（灵活性）或Apollo（商业支持）OpenPilot仅适合L2级ADAS产品

如果你是研究人员：

最新技术探索：RoboCar（ROS2+MPPI）全面功能研究：Autoware世界模型/强化学习：CarDreamer

如果你是教育工作者：

中学/本科入门：DonkeyCar（$300预算，1周教学）本科高年级：GEMstack（完整概念，单车平台）研究生：Autoware/Apollo（工业级经验）

如果你是创业公司：

低速城市场景：考察ASLAN（但需评估风险）L2辅助驾驶：OpenPilot技术路线参考L4 Robotaxi：Autoware或Apollo

未来演进方向

开源自动驾驶领域正呈现三大趋势：

架构革命：从模块化向端到端学习转型（OpenPilot验证可行性）工具现代化：ROS2、世界模型、仿真优先成为新标准生态分化：生产级（Autoware/Apollo）、教育级（DonkeyCar/GEMstack）、研究级（RoboCar/CarDreamer）各司其职

值得关注的技术：模型预测路径积分（MPPI）规划、责任敏感安全（RSS）框架、视觉Transformer架构、世界模型强化学习——这些正从研究论文走向开源实现。

结论

除Autoware和Apollo之外的开源自动驾驶生态系统远比想象中丰富。OpenPilot以1亿英里路测数据证明了端到端学习在L2级别的成功，而RoboCar则代表了2024年学术界的最新探索。ASLAN曾是低速场景的有力选择，但组织活跃度下降值得关注。DonkeyCar和GEMstack在教育领域不可替代，为数千名学生提供了实践机会。

选择开源自动驾驶平台不存在”最佳”答案，关键是匹配你的自动化等级目标、应用场景、预算约束和技术能力。对于希望快速原型验证的团队，OpenPilot（L2）或RoboCar（L4研究）可能是最高效的起点。对于追求工业级可靠性的项目，Autoware和Apollo仍是不可绕过的选择。