基于Apollo 8.0的自动驾驶感知技术:创新与应用

简介: 基于Apollo 8.0的自动驾驶感知技术:创新与应用

阿波罗(Apollo)是一项开放、全面、安全的平台,致力于帮助汽车行业和自动驾驶领域的合作伙伴快速构建自己的自动驾驶系统。其口号是开放能力、共享资源、加速创新、持续共赢。百度将其强大、成熟、安全的自动驾驶技术和数据开放给业界,旨在建立合作为核心的生态系统,充分利用百度在人工智能领域的技术优势,为合作伙伴提供支持,共同推动自动驾驶产业的发展和创新。

提升自动驾驶感知开发效率:Apollo 8.0的创新之举

为了帮助开发者提升感知模块的开发效率,在Apollo 8.0版本中,我们提供了一套完整的端到端自动驾驶感知开发流程,在数据、模型、框架和验证四个主要环节都做了提升。同时,我们迭代优化了任务流程和工具,帮助开发者快速实现自动驾驶感知的开发、部署和验证,从而提高感知开发效率。

在8.0感知框架中,开发者可以根据不同的感知任务类型创建对应的流水线,并通过配置文件定义流水线任务。相比以前,每个任务的运行流程更加清晰,同时也更容易进行扩展。此外,开发者还可以根据需要选择不同的算法插件。例如,Apollo感知模块提供了四种检测器,开发者可以根据配置文件选择不同的检测器来验证检测效果。通过算法插件,算法工程师可以更专注于算法本身,而不需要过多关注框架的实现。

全面进化:Apollo 8.0的自动驾驶模型开发革新

在这次的Apollo 8.0版本中,我们与Paddle3D合作提供了端到端的自动驾驶模型开发解决方案,覆盖了从自动驾驶数据集到模型训练、模型评估和模型导出的算法开发全流程。

针对自动驾驶中开发者关注的3D目标检测任务和分割任务,Apollo提供了最新的SOTA算法模型实现,包括单目相机检测、激光雷达点云目标检测和多模态的目标检测模型。开发者可以直接使用这些模型,无需自行复现。同时,我们还提供了模型的Benchmark,包括速度、精度等指标以及预训练好的模型,帮助开发者跟踪最新的3D目标检测和分割模型实现,保持自动驾驶感知算法的先进性。

便捷部署与验证:Apollo 8.0的模型管理与感知验证创新

为了更方便快捷地将训练好的模型部署到Apollo系统中,Apollo 8.0引入了模型Meta和模型管理。模型Meta包含了模型的基本信息,如名称、任务类型、传感器类型、框架和训练所需的数据集等,同时还包含了模型的标准输入、输出、前后处理和模型文件存放路径等信息。此外,Apollo还提供了模型管理工具,开发者可以通过该工具下载安装模型仓库中的模型,展示系统中已安装的模型和模型的详细信息。通过对模型进行标准化和模型管理工具,开发者可以非常方便地安装部署训练好的模型,并且管理这些模型,从而提高模型部署效率。

在感知模型验证方面,Apollo 8.0提供了基于数据集的数据包(record文件),方便开发者直接基于数据集的数据进行在线验证模型的检测效果,保证训练和部署是同一套基线,快速测试模型性能。除了提供测试数据包之外,Apollo 8.0还提供了可视化工具链,通过可视化的图形界面展示传感器的原始数据和目标检测结果,方便开发者查看模型检测效果,并调试感知模型。

综上所述,Apollo 8.0通过创新的技术解决方案和完善的开发工具,为自动驾驶领域的开发者提供了更加便捷、高效的开发环境,推动了自动驾驶技术的发展和应用。随着这些创新的不断推进,我们有信心看到自动驾驶技术在未来取得更加广阔的应用前景。

Apollo开发者社区_Apollo活动Apollo开发者社区致力于为全球自动驾驶开发者和合作伙伴提供的一个学习、交流的平台,助力开发者快速了解并使用自动驾驶技术。

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