Apollo感知系列干货分享

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apollo操作手册

apollo操作手册摘要：1.Apollo 操作手册概述2.Apollo 操作手册的内容3.Apollo 操作手册的使用方法4.Apollo 操作手册的优点和局限性正文：Apollo 操作手册概述Apollo 操作手册是一本关于Apollo 的详细操作指南，旨在帮助用户更好地理解和使用Apollo。

Apollo 是一个强大的工具，可以帮助用户完成各种任务，例如数据分析、机器学习等。

Apollo 操作手册的内容Apollo 操作手册包含以下几个部分：第一部分：Apollo 简介本部分介绍了Apollo 的基本概念和功能，以及Apollo 的使用场景。

第二部分：Apollo 的安装和配置本部分介绍了如何安装和配置Apollo，包括各种配置选项和技巧。

第三部分：Apollo 的基本操作本部分介绍了如何使用Apollo 进行基本的数据分析和机器学习任务，例如数据清洗、数据可视化、模型训练等。

第四部分：Apollo 的高级操作本部分介绍了如何使用Apollo 进行高级的数据分析和机器学习任务，例如深度学习、自然语言处理等。

Apollo 操作手册的使用方法阅读Apollo 操作手册，用户可以了解到如何使用Apollo 进行各种数据分析和机器学习任务。

用户可以根据自己的需要和兴趣，选择适合自己的内容进行学习。

Apollo 操作手册的优点和局限性Apollo 操作手册的优点在于，它是一本非常详细的操作指南，可以帮助用户更好地理解和使用Apollo。

另外，Apollo 操作手册的内容非常丰富，可以满足用户不同的需求。

然而，Apollo 操作手册也存在一些局限性。

例如，它可能无法覆盖所有用户可能遇到的问题，也可能无法提供最新的信息和技巧。

apollo标定方法

apollo标定方法Apollo标定介绍Apollo标定是一项关键的技术，用于自动驾驶系统中的传感器校准。

它确保传感器正确且精确地感知周围环境，从而完成自动驾驶的任务。

本文将介绍一些常见的Apollo标定方法。

1. 基于硬件的标定方法传感器标定板法•制作特殊标定板，并固定在车辆上。

•驾驶车辆在不同的环境中行驶，由传感器记录标定板的位置和姿态信息。

•根据传感器记录的数据，使用标定算法来计算传感器的内外参数。

多传感器融合标定法•使用多个传感器来进行标定，例如激光雷达、摄像头和GPS。

•在车辆上安装多个传感器，并记录它们感知到的环境数据。

•使用多传感器融合算法来校准传感器。

特征点提取法•使用图像处理算法来提取图像中的特征点。

•对提取的特征点进行匹配，得到它们在真实世界中的位置。

•使用特征点的位置信息来标定相机的内外参数。

雷达标定法•使用已知位置和姿态的点云数据来标定激光雷达。

•将点云数据与参考数据集进行匹配，得到激光雷达的内外参数。

GPS标定法•使用GPS定位数据来标定车辆的位置和姿态。

•驾驶车辆在不同的位置和姿态下，记录GPS定位数据。

•使用GPS定位数据来标定车辆的位置和姿态。

结论Apollo标定是自动驾驶系统中不可或缺的一环。

基于硬件的标定方法需要特殊的标定设备，而基于软件的标定方法则能利用已有的传感器和算法完成标定任务。

不同的标定方法适用于不同的场景和需求，开发者可以结合实际情况选择合适的方法进行Apollo标定。

线性标定法•需要使用已知大小和形状的标定板，将其放置在相机的视野中。

•拍摄多张包含标定板的图片，在每张图片上标记出标定板的角点。

•使用线性标定算法计算相机的内外参数。

非线性标定法•通过使用非线性优化算法，对相机的内外参数进行优化。

•首先需要收集包含不同深度和角度的参考数据。

•在相机的标定过程中，使用非线性优化算法来拟合参考数据，得到相机的内外参数。

4. 基于雷达的标定方法动态标定法•使用动态标定板，将其安装在车辆上。

Apollo自动驾驶实践——第4讲定位模块配置

Apollo自动驾驶实践——第4讲定位模块配置1.定位时每个接收机需要接收四颗卫星以保证工作，它的测量原理是三角测量，一般卫星上都有高精度的原子钟，卫星定位是通过信号的时间飞行法进行测量相应的距离，由于信号距离远，通常定位精度只能达到米级。

2.定位精度为米级是无法满足自动驾驶测量定位的3.在无人车定位中广泛应用的定位技术是通过RTK（实时动态差分），获得准确的定位信息。

在空旷无遮挡的户外，能够达到厘米级精度4.差分技术是在一个精确的已知位置，我们称之为基站，上面安装定位监测接收机，计算得到基站与定位卫星之间的距离，通过实时处理基站载波相位观测量将基站的定位信息补偿实时发送到用户的接收机上进行求差解算5.定位系统主要包括 GPS 天线、接收机和 IMU 惯性测量单元，通过 IMU惯性测量单元获取车辆的姿态信息补偿到定位系统当中，在车辆安装好GPS 天线和 IMU 后根据实际安装位置测量杆臂值，将杆臂补偿值配置到GPS 接收机中，这样才能得到解算后的定位信息才是准确的。

6.车辆的杆臂值是指后天线的几何中心位置相对于IMU 的几何中心在直角坐标系内 x、y、z 三方向的位置差7.将得到的杆臂值配置到 GPS 接收机 M2 当中，在配置 GPS 接收机前，需要先把 M2 升级口与工控机串口连接，在配置 M2 时，已经完成了车辆的硬件集成。

由于接收机 M2 与工控机之间的安装位置比较远，而 M2 升级口线又比较短，建议购买一根串口延长线，一端连接M2的升级口，另一端接到工控机 COM1 串口。

8.工控机上下载串口助手cutecom，通过助手与M2设备交互，9.配置M21.打开终端，输入 sudo apt-get install cutecom 下载 cutecom2.输入 sudo cutecom 启动 cutecom 的界面3.在 cutecom 界面我们先选择端口号/dev/ttyS0，因为工控机连接的是COM1 串口，它默认的就是这个 ttyS0 的接口。

apollo perception protobuf解析文档 -回复

apollo perception protobuf解析文档-回复Apollo是一种开源的自动驾驶软件平台，为自动驾驶车辆提供了包括感知、决策、规划和控制在内的全套解决方案。

在Apollo系统中，感知模块负责通过车辆周围环境的传感器数据来识别和理解车辆所处的场景。

为了有效地管理感知模块产生的数据，Apollo使用了Protocol Buffers （protobuf）作为数据格式，并提供了相应的protobuf解析文档。

protobuf是一种轻巧高效的二进制数据序列化格式，由Google开发并广泛应用于各种场景。

在Apollo系统中，protobuf被用于描述和管理感知模块输出的数据，并确保数据的高效传输和使用。

下面将一步一步回答关于Apollo感知模块protobuf解析文档的问题。

1. 什么是Apollo感知模块protobuf解析文档？Apollo感知模块protobuf解析文档是一份技术文档，用于描述和解析Apollo感知模块输出的数据的protobuf格式。

它提供了详细的字段描述和数据结构，帮助开发人员理解和使用感知模块输出的数据。

2. protobuf解析文档的结构是怎样的？protobuf解析文档一般包括三个主要部分：文件描述、消息描述和字段描述。

文件描述是对整个protobuf文件的描述，包括文件名称、版本号等信息。

消息描述是对消息结构的描述，说明消息的字段和类型。

字段描述是对具体字段的描述，包括字段名称、类型、注释等信息。

3. protobuf解析文档的作用是什么？protobuf解析文档的主要作用是帮助开发人员理解和使用感知模块输出的数据。

通过阅读解析文档，开发人员可以了解每个字段的含义和数据类型，从而更加方便地处理和分析感知数据。

4. 如何使用protobuf解析文档进行数据解析？在使用protobuf解析文档进行数据解析时，开发人员可以根据文档提供的消息描述和字段描述，按照特定的顺序和方式访问和解析数据。

百度apollo无人车总结

Apollo学习归纳-木易1 概述1.1 Apollo概述Apollo是由百度发行的向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供的软件平台，发布时间是2017年4月19日，Apollo旨在向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。

1.2 Apollo无人驾驶汽车概述1.2.1 Apollo运作方式Apollo无人驾驶汽车运作方式与一般无人驾驶车辆一致，分为车辆定位——路况感知——车辆预测——路径规划——车辆控制五个步骤，而前四个步骤均需在高精度地图上完成建模，最终实现预定目标，具体流程如下图1-1图1-1 无人驾驶汽车工作流程图1.2.2 Apollo硬件平台Apollo硬件平台包括，可以利用程序控制转向、加速、减速以及其它必备功能的车体一台，同时在车体上安装传感器，控制器区域网络（CAN）、GPS系统、惯性测量装置（IMU）、lidar、radar以及摄像头等硬件设施。

传感器用于测量车体的各项参数以及内部外部环境，各类传感器的具体参数以及作用由各自参考硬件规格定义。

控制器区域网络（CAN）是车辆内部通讯网络卡，汽车通过CAN卡向汽车发送各项命令。

GPS系统用于车辆定位。

惯性测量装置（IMU）用于车辆定位，在惯性导航系统中用到。

Apollo安装的Lidar可实现360全方位反射，用以生成车辆附近路况点云图，在进行定位、感知时作用明显。

雷达(radar)以及摄像头同样用于车辆定位以及路况分析。

Apollo无人驾驶汽车各硬件装备位置如图1-2图1-2 Apollo无人驾驶汽车硬件分布图1.2.2 Apollo软件系统Apollo开源软件层由实时操作系统、运行时框架以及运行程序模块层组成。

实时操作系统Apollo采用的是Ubuntu系统，它是Linux系统发行版之一。

运行时框架Apollo采用的是机器人框架，Apollo控制系统分为多个模块，工作时采用ROS进行数据互通，这样也使得对于单个模块的调整变得更加容易；在工作时为了消除单点故障风险，Apollo采用去中心化方案；同时ROS增加了protobuf模块，消除了多个模块数据不兼容的问题。

apollo纵向控制原理

apollo纵向控制原理
Apollo是一种自动驾驶系统，其纵向控制原理主要包括以下几个方面：
1.距离感知：通过各种传感器（如雷达、摄像头、激光雷达等）获取车辆与周围障碍物的距离和相对位置信息。这些传感器会实时监测前方道路状况和车辆周围环境。
2.环境感知：通过感知算法对传感器数据进行处理和分析，识别出前方道路上的车辆、行人、交通标志和信号灯等，并对它们进行分类和跟踪。这能帮助系统了解车辆周围的交通环境。
3.跟随路径规划：基于车辆当前位置、车辆传感器获得的前方地图和环境感知结果，系统会进行路径规划，确定车辆应该行驶的最佳路径。这个路径会考虑到安全、效率和车辆动力学等方面的因素。
4.速度控制：根据路径规划的结果，系统会计算车辆应该保持的速度，并生成相应的速度指令。这个指令会传递给车辆的动力系统，以调整车辆的加速度和制动力。
5.跟随车辆行为：当车辆跟随前方车辆时，系统会根据车辆与前车的相对位置和速度差异，调整车辆的加速度和制动力，以保持安全的跟车距离。
6.制动控制：当需要停车或紧急制动时，系统会生成相应的制动指令，并传递给车辆的制动系统，以实现精确的制动控制。
综上所述，Apollo的纵向控制原理主要是通过感知、规划和控制等环节，结合车辆动力学和环Байду номын сангаас信息，实现车辆的自主加速、制动和跟车等行为。这样可以确保行驶安全、高效和舒适。具体的实现细节和算法会因不同的车辆和具体应用而有所不同。

apolloscape 使用方法

《深入理解Apolloscape的使用方法》序章一、导言最近，Apolloscape在技术领域引起了广泛的关注。

它作为一种先进的技术工具，为我们的工作和生活带来了许多便利。

在本文中，我将为您介绍Apolloscape的使用方法，并共享一些个人观点和理解，希望对您有所帮助。

二、Apolloscape的基本概念Apolloscape是什么？它是一个基于大规模实景数据和高精度3D地图的开放式自动驾驶和机器人技术评台。

通过Apolloscape，用户可以获得丰富的数据资源和精准的地图信息，为自动驾驶和机器人技术的发展提供了强大支持。

Apolloscape的开放性和灵活性也为用户提供了广阔的应用空间。

三、Apolloscape的使用方法详解1. 数据获取和处理使用Apolloscape，首先需要获取实景数据和地图信息。

用户可以通过Apolloscape评台提供的数据采集工具，对需要的场景进行数据采集。

在数据采集完成后，还需要对数据进行处理和整合，以便后续的应用和分析。

2. 地图创建和更新Apolloscape的一个重要功能是地图创建和更新。

用户可以利用Apolloscape的工具和算法，根据实景数据生成高精度的3D地图，并不断对地图进行更新和优化。

这为自动驾驶和机器人的定位和导航提供了可靠的基础。

3. 应用开发和测试除了数据获取和地图创建，Apolloscape还支持应用开发和测试。

用户可以在Apolloscape评台上，基于实景数据和地图信息，开发和测试各类自动驾驶和机器人应用。

这为技术研究和产品开发提供了便利和支持。

四、对Apolloscape的个人观点和理解经过对Apolloscape的使用方法的了解和探讨，我对其有了更深入的理解。

我认为，Apolloscape作为一种先进的技术工具，为自动驾驶和机器人技术的发展提供了重要支持。

它的开放性和灵活性，为用户提供了丰富的数据资源和应用空间。

Apolloscape的高精度地图和强大的功能，也为技术研究和产品开发带来了便利。

01自动驾驶系统-百度阿波罗平台学习笔记

01自动驾驶系统-百度阿波罗平台学习笔记高清地图高清地图属于机器人地图道路网的精确三维表征，如十字路口布局、路标位置及各种其他语义信息厘米级（普通地图只能达到米级，一般1-2米）VSLAM定位：预处理、坐标变换、数据融合帮助感知：提前在远距离的位置提供ROI区域，供视觉或其他传感器缩小搜索范围增强视觉的TSR功能：提前知道各种限速信息、车道信息（车道线中心、左转车道、右转车道等）Apollo地图：道路定义、交叉路口、交通信号、车道规则，例如红绿灯的位置和高度制图流程：数据采集、数据处理、目标检测、人工验证、地图发布%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%定位对比来自HD Map道路网周围的路标坐标，以及根据车辆坐标系算出来的路标坐标，并对比；GNSS系统的卫星星座的三角测量，测量车辆位置+车速RTK：车辆接收来自卫星星座的定位坐标；地面基站与卫星星座通信，获取卫星星座的定位误差；地面基站将误差传送给车辆，车辆利用定位坐标+误差信息，一起考量，获得精度为10厘米级别的定位精度。

缺点：更新速率低IMU=三轴加速度计+陀螺仪，缺点：实时精度高，累计误差大。

Lidar：测量车辆位置+headingINS惯性导航=RTK+IMU：预测下一周期位置并更新；卡尔曼滤波整合GNSS定位+激光雷达定位+INS惯性导航（GNSS+IMU），其中INS惯性导航用于卡尔曼滤波的预测步骤中；GNSS定位+激光雷达定位用于卡尔曼滤波的测量结果更新步骤中。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%感知计算机视觉：检测（Detection）分类（Classification）：图像分类器，各种分类器输入图像预处理提取特征放入分类模型跟踪（Tracking）语义分割（ Segmentation ）计算机视觉处理摄像头图像：图像对于计算机来说，只是像素矩阵图像高度、宽度和图像深度（RGB有三个深度，红、绿、蓝三个颜色深度）图像的灰度化，就是减少图像空间的深度计算机视觉处理激光雷达图像：将激光雷达点云图像化机器学习：模型和训练模型人工神经网络工作步骤：前馈（按照原有模型算一遍，得到一个output）、误差测量、反向传播（将对比出来的误差，反向传播，修正各个feature的权值）卷积神经网络（CNN）：检测与分类跟踪分割Apollo感知系统：YOLO 检测模块感知系统架构传感器数据比较：感知融合策略：卡尔曼滤波实现Radar和Lidar的目标级别的融合%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%预测预测其他目标的行驶路径，预测模块要回自学习基于模型（Model-Based）的预测：找到已知可能的轨迹模型，跟踪车辆的轨迹，看后续事件最有可能往哪个轨迹模型中接近；数据驱动（Data-Based）的预测：使用机器学习来训练模型；Apollo使用基于车道序列的模型预测方法，计算可能性：Lane Sequence 车道段序列Obstacle Status 一系列的跟踪目标状态追踪目标，会使用航向角、位置、速度、加速度等目标信息追踪预测目标的行驶路径；利用递归神经网络来识别目标类型来分别预测车道段+障碍物目标，并结合起来进行进一步RNN训练，获得最终的预测模型训练的方法：用RNN的output输出对比真值标记（Ground Truth），利用反向传播来训练网络训练出最有可能的B点后，根据A当前点到B目标点的轨迹可以根据当前车的运动状态（速度、加速度）拟合出一条最可能的运行轨迹，来最终获得追踪目标车辆的预测行驶轨迹。

apollo perception protobuf解析文档 -回复

apollo perception protobuf解析文档-回复关于Apollo Perception Protobuf解析的文档，我们将逐步讲解以帮助读者更好地理解这一主题。

Apollo Perception是一种自动驾驶系统，用于感知环境并生成环境信息的数据格式。

Protobuf是一种语言无关的数据序列化和反序列化的技术，用于将结构化数据转换为二进制格式，并支持跨平台的数据交换。

我们将在以下几个方面讨论Apollo Perception Protobuf解析的代码和流程。

第一步，“Apollo Perception”是指Apollo自动驾驶系统中的感知模块。

这个模块负责使用各种传感器（如激光雷达、摄像头等）来感知车辆周围的环境。

感知模块生成的数据以Protobuf的方式进行编码和传输。

第二步，Protobuf是一种有效的序列化机制，它通过在消息定义中使用.proto文件来生成源代码，并使用这些生成的代码进行序列化和反序列化。

在Apollo Perception中，可以使用.proto文件定义感知数据的结构。

编译.proto文件后，将生成相应的代码文件，用于实现对感知数据的解析。

第三步，要理解Protobuf解析的代码和流程，首先需要了解.proto文件中定义的消息结构。

消息结构定义了可以在感知数据中包含的字段和其类型。

例如，可以定义一个消息结构表示激光雷达扫描数据，其中包含一个时间戳字段和一个点云数据字段。

第四步，.proto文件还定义了字段规则，例如字段是必需的还是可选的，以及重复字段的规则。

这些规则对于解析数据非常重要，因为它们指导了如何使用代码解析感知数据。

第五步，通过编译.proto文件生成的代码文件可以用于解析感知数据。

生成的代码提供了用于序列化和反序列化数据的函数。

例如，可以使用反序列化函数将二进制数据转换为具体的消息结构，以便进一步处理。

第六步，解析代码的流程将根据感知数据的结构和字段规则进行操作。

车载系统演示数据-Apollo

长距：±0.40 m 短距：±0.10 m（静止时±0.05m）
长距：1.6° 短距：3.2°@0° / 4.5°@±45° / 12.3°@±60° 能分辨1.5-2倍分辨率的目标
长距：±0.1° 短距：±0.3°@0°/ ±1°@±45°/ ±5°@±60°
长距：0.37 km/h adar）
毫米波雷达可用于简单城市道路环境下的障碍物位置与速度估计，是感知模块障碍物检测识别算法的另一主要数据源。毫米波雷达具有准确估计障碍物速度的优势，能够与激光雷达准确估计障碍物位置、形状等的特点相辅相成。两种传感器下的检测识别结果相互融合，能够使系统输出更加准确的障碍物信息。
型号防护等级工作温度存储温度
Velodyne HDL64S3D IP67 -40°至+85° C - 50°至+90° C
图像数据（Camera）
Apollo 2.0传感器方案包括两个单目相机，焦距分别为6mm和25mm，图像采集频率均为8.9Hz。通过两个相机采集到的图像数据，可以用于感知模块的红绿灯检测识别算法，使系统具备简单城市道路环境下的红绿灯识别功能。
毫米波雷达数据的采集设备型号和参数如下表：
型号
测距范围
测距分辨率
测距精度
角度分辨率
角度精度
速度分辨率
速度精度
周期
Continental ARS 408-21 长距：0.20 ...250m 短距：0.20...70m/100m@0…±45° 0.20…20m@±60° 长距：1.79 m 短距：0.39 m（静止时0.20m）能分辨1.5-2倍分辨率的目标
两个相机的型号和参数如下表所示：
型号分辨率@帧率 CMOS芯片规格动态范围像素尺寸

Apollo自动驾驶入门课程-全面了解自动驾驶主要模块

Apollo 自动驾驶入门课程:全面了解自动驾驶主要模块在Apollo 3.0 发布的同时，我们面向更多对自动驾驶感兴趣的开发者免费开放了“Udacity X Apollo 自动驾驶入门课程”，帮助小白开发者快速入门自动驾驶，不知道开发者现在学习的怎幺样了呢？本次课程从自动驾驶核心技术模块出发，讲解高精地图、定位、感知、预测、规划、控制等模块知识，帮助零基础学员了解无人驾驶的基本原理与整体框架，初步掌握并运用Apollo 自动驾驶开放平台所使用的自动驾驶算法。

这里我们将整理每门课程的主要内容为准备开始学习Apollo 的小伙伴提供学习方向。

第一课，无人驾驶概览本节课从无人车的运作方式、Apollo 开放平台架构、参考车辆与硬件平台、开源软件架构、云服务等方面，带大家全面了解Apollo 及无人驾驶，开启无人驾驶入门的学习路径。

1全面了解自动驾驶主要模块Apollo 技术框架由四个层面组成，参考车辆平台、参考硬件平台、开源软件平台、云服务平台。

其中主要模块包括高精度地图、定位、感知、预测、规划、控制等模块，后续的课程也将围绕这些模块展开。

在高精地图课程中我们将为大家介绍无人车的核心模块，高精地图几乎支持着软件栈的所有其他模块，尤其是定位、感知、规划和决策。

在定位课程中，我们将讨论车辆如何确认所在位置。

车辆利用激光和雷达数据将这些传感器感知内容与高分辨率地图进行对比，这种对比使车辆能够以个位数厘米级精度进行定位。

感知课程将带大家了解无人驾驶车如何感知这个世界，深度学习是一个重要且强有力的感知工具，卷积神经网络构成深度学习分支，对感知任务至关重要，如分类、检测和分割。

预测课程将概述几种不同的方式，用于预测其他车辆或行人可能如何移动一种方法称为递归神经网络，可对其他物体随时间的运动进行跟踪，并使用该时间序列数据预测未来。

进阶拓展阅读学习：《无人驾驶行业及Apollo 的Overview》2了解无人车的运作方式无人驾驶车包括五个核心部件，计算机视觉、传感器融合、定位、路径规划、控制。

Apollo感知模块算法详解

Apollo感知模块算法详解感知Apollo 3.0June 27, 2018简介Apollo 3.0 主要针对采⽤低成本传感器的L2级别⾃动驾驶车辆。

在车道中的⾃动驾驶车辆通过⼀个前置摄像头和前置雷达要与关键车辆（在路径上最近的车辆）保持⼀定的距离。

Apollo 3.0 ⽀持在⾼速公路上不依赖地图的⾼速⾃动驾驶。

深度⽹路学习处理图像数据，随着搜集更多的数据，深度⽹络的性能随着时间的推移将得到改善。

安全警告Apollo 3.0 不⽀持没有包含本地道路和说明标⽰的急转弯道路。

感知模块是基于采⽤深度⽹络并结合有限数据的可视化检测技术。

因此，在我们发布更好的⽹络之前，驾驶员应该⼩⼼驾驶并控制好车辆⽅向⽽不能依赖与⾃动驾驶。

请在安全和限制区域进⾏试驾。

推荐道路道路两侧有清晰的⽩⾊车道线禁⽌急转弯道路没有车道线标记的道路路⼝对接点或虚线车道线公共道路感知模块每个模块的流程图如下所⽰。

图 1: Apollo 3.0的流程图深度⽹络深度⽹络摄取图像并为Apollo 3.0提供两个检测输出，车道线和对象。

⽬前，对深度学习中使⽤单⼀任务还是协同训练任务还存在⼀些争议。

诸如车道检测⽹络或物体检测⽹络的单⼀⽹络通常⽐⼀个协同训练的多任务⽹络执⾏得更好。

然⽽，在给定有限资源的情况下，多个单独的⽹络将是昂贵的并且在处理中消耗更多时间。

因此，对于经济设计⽽⾔，协同训练是不可避免的，并且在性能上会有⼀些妥协。

在Apollo 3.0, YOLO [1][2] 被⽤作对象和车道线检测的基础⽹络。

该对象具有车辆、卡车、骑车⼈和⾏⼈类别，并由表⽰成具有⽅向信息的2-D边界框。

通过使⽤具有⼀些修改的相同⽹络进⾏分段来检测车道线。

对于整条车道线，我们有⼀个单独的⽹络，以提供更长的车道线，⽆论是车道线是离散的还是连续的。

物体识别/跟踪在交通场景中，有两类物体: 静态物体和动态物体。

静态物体包括车道线、交通信号灯以及数以千计的以各种语⾔写成的交通标⽰。

apollo em planner解读

文章标题：深度解读Apollo EM Planner一、前言在当今科技日新月异的时代，人工智能技术的发展如火如荼，而其中的一个重要应用就是Apollo EM Planner。

本文将深度解读这一主题，以期帮助读者更加全面、深刻地理解Apollo EM Planner的概念和应用。

二、什么是Apollo EM Planner1. 定义Apollo EM Planner是一种基于人工智能技术的规划系统，旨在为车辆提供高效、安全的路径规划和行驶方案。

2. 原理其原理是通过对路况、交通信号、车辆状态等多方面信息进行实时感知和分析，从而为车辆提供最佳的路径规划和导航服务。

3. 应用Apollo EM Planner主要应用于自动驾驶汽车领域，为无人驾驶汽车提供路径规划和行驶指引。

三、Apollo EM Planner的核心技术与特点1. 多传感器融合技术Apollo EM Planner借助于多种传感器，如激光雷达、摄像头、GPS 等，实时获取周围环境信息，并通过融合处理，为车辆提供准确的路况感知。

2. 实时路径规划算法Apollo EM Planner采用先进的路径规划算法，能够实时响应交通状况的变化，为车辆提供最佳的行驶路线。

四、深度解读Apollo EM Planner的应用场景1. 城市道路行驶在繁忙的城市道路上，Apollo EM Planner能够通过实时感知和分析，为无人驾驶汽车规划避开拥堵的最佳路径，从而提高车辆的通行效率。

2. 自动泊车通过对车辆周围环境的感知和分析，Apollo EM Planner可以为车辆提供最佳的停车位搜索和自动泊车指引。

五、对Apollo EM Planner的个人观点和理解个人认为，Apollo EM Planner作为一种基于人工智能技术的规划系统，在未来无人驾驶汽车的发展中将起到至关重要的作用。

通过对路况和车辆状态的实时感知和分析，它能够为车辆提供安全、高效的行驶方案，从而推动无人驾驶汽车技术的进步。

关于MinBox障碍物边框构建的干货!

关于MinBox障碍物边框构建的干货！Apollo感知模块具有识别障碍物和交通灯的能力，LiDAR利用点云感知，可以了解障碍物的位置、大小、类别、朝向、轨迹和速度等信息。

Apollo解决的障碍物感知问题有：·高精地图ROI过滤器（HDMap ROI Filter）·基于卷积神经网络分割（CNNSegmentation）· MinBox障碍物边框构建（MinBoxBuilder）· HM对象跟踪（HM Object Tracker）等Apollo视觉感知输出的第一步是做detection（目标检测）和分割，第二步是要把结果2D-to-3D，同时还有一个tracking（追踪）的过程后，即完成了感知的主要输出步骤。

其中，tracking是做时序，2D和3D结果也会做tracking，这是无人车做感知常有的pipeline （线性模型），有这样的结果以后，就会输出被感知物体的位置和速度等信息。

在障碍物边框构建这一环节，开发者使用CNN Seg DL学习的方法，得到障碍物信息后，可使用MinBox的方法得到物体的2D框（最终边界框），结合tracking结合相机图像进行学习得到的物体边界框，则可得到物体3D的边界框。

以下是Apollo社区开发者朱炎亮在Github-Apollo-Note上分享的《如何构建MinBox障碍物边框》，感谢他为我们在MinBox Builder这一步所做的详细注解和释疑。

面对复杂多变、快速迭代的开发环境，只有开放才会带来进步，Apollo社区正在被开源的力量唤醒。

对象构建器组件为检测到的障碍物建立一个边界框。

因为LiDAR传感器的遮挡或距离，形成障碍物的点云可以是稀疏的，并且仅覆盖一部分表面。

因此，盒构建器将恢复给定多边形点的完整边界框。

即使点云稀疏，边界框的主要目的还是预估障碍物（例如，车辆）的方向。

同样地，边框也用于可视化障碍物。

算法背后的想法是找到给定多边形点边缘的所有区域。

详解百度Apollo感知技术、高精地图和小度车载系统

详解百度Apollo感知技术、⾼精地图和⼩度车载系统详解百度Apollo感知技术、⾼精地图和⼩度车载系统⽤户1914672199 2018-01-05 18:51近期，百度在深圳举办了第⼆期“Hello Apollo ⾃动驾驶公开课”。

Apollo 运营与开发者⽣态负责⼈张辉，⽆⼈车感知核⼼算法技术负责⼈陈世佳，⾼精地图编译团队技术负责⼈王健，车联⽹语⾳语义整体技术负责⼈陈聪四位重量级嘉宾出席活动，在现场分享了 Apollo 最新的产品与技术⼲货，与开发者进⾏了深度交流互动。

本期公开课分享包括百度 Apollo 开放框架、⾃动驾驶感知现状、⾼精地图的技术与应⽤、⼩度车载系统语⾳语义设计思路和核⼼架构，这四个模块的精彩内容。

第⼀部分:Apollo 开放框架介绍作为本次活动的开篇，百度 Apollo 运营与开发者⽣态负责⼈张辉，先给⼤家整体介绍了 Apollo ⽣态的战略⽬标和开放框架。

在 7 ⽉ 5 ⽇的百度 AI 开发者⼤会上，百度董事会副主席、百度集团总裁兼 COO 陆奇⽤“开放能⼒、共享资源、加速创新、持续共赢”16 字宣⾔概述了 Apollo ⽣态的战略⽬标，将以开放对抗封闭，打造汽车界的安卓系统。

Apollo 开放路线图主要包括能⼒和资源开放两部分，按照时间顺序⼤致可以分为如下⼏个阶段:2017.7:封闭场地循迹⾃动驾驶、数据平台 1.0、障碍物、Road hackers 数据等;2017.9:固定车道⾃动驾驶、⼈⼯编程仿真场景数据等;2017.12:简单城市路况⾃动驾驶、数据平台 2.0、2D 障碍物标注数据、⽇志提取仿真场景数据等;2018.12:特定区域⾼速和城市道路⾃动驾驶;2019.12:⾼速和城市道路⾃动驾驶 Alpha 版;2020.12:⾼速和城市道路全路⽹⾃动驾驶;Apollo 是⼀个开放的、完整的、安全的平台，将帮助汽车⾏业及⾃动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建⼀套属于⾃⼰的⾃动驾驶系统，从整体架构上 Apollo 平台可以分为以下四层来理解:车辆平台:⽀持线控的车辆 ;硬件平台:计算单元、摄像头、LiDAR、GPS/IMU、毫⽶波雷达、HMI、Black Box 等 ;软件平台:实时系统框架、定位、控制、路线规划模块等 ;云服务平台:仿真模拟环境、DuerOS、安全模块、OTA、⾼精地图等 ;张辉表⽰:“我们需要⼏个共同语⾔，⼀是 Apollo 宣⾔，这 16 字宣⾔是我们内⼼相信和每天遵从的东西;⼆是路线图，我们会在承诺的时间内开放;三是架构图，将来跟我们交流 Apollo 时，只要说出这三个共同点，⼤家就是朋友，我们有共同的认知。

基于apollo的自动驾驶原理

基于apollo的自动驾驶原理基于Apollo的自动驾驶原理Apollo是百度自动驾驶部门开发的开放平台，旨在为汽车制造商、技术供应商和开发者提供全面的自动驾驶解决方案。

其自动驾驶原理基于以下几个关键技术和模块：1. 感知模块：Apollo通过搭载激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器，实时获取车辆周围的环境信息。

通过感知算法，将原始传感器数据转化为对车辆周围物体的理解，包括车辆、行人、道路标志等。

2. 定位与地图模块：Apollo利用高精度定位系统（如全球定位系统和惯性测量单元）来确定车辆的准确位置，并与高精度地图进行匹配。

这样，车辆就能够在地图上知道自己的位置和所在道路的几何信息。

3. 规划与控制模块：基于感知和定位数据，Apollo的规划与控制模块负责生成安全且高效的行驶轨迹。

它将目标位置、车辆动态约束等因素考虑在内，通过路径规划和轨迹生成算法，生成最佳行驶轨迹。

同时，控制模块通过车辆动力系统来执行生成的轨迹，确保车辆按照规划的路径进行行驶。

4. 决策模块：决策模块是自动驾驶系统中的大脑，根据感知模块提供的环境信息和规划模块生成的轨迹，通过深度学习算法和规则引擎来做出决策。

这些决策包括变道、加速、减速、停车等，以确保车辆安全地行驶。

5. 控制器与执行器：控制器与执行器是接收决策模块输出的指令，并将其转化为实际的车辆控制动作的模块。

它们负责操纵车辆的转向、加速、制动等动作，以确保车辆按照预定的轨迹行驶。

总体而言，Apollo的自动驾驶原理是通过感知模块获取车辆周围环境信息，利用定位与地图模块确定车辆位置，通过规划与控制模块生成安全高效的行驶轨迹，决策模块做出智能决策，控制器与执行器将决策转化为实际车辆控制动作。

这一系列模块间的协同工作，实现了车辆的自动驾驶功能。

请注意，以上是对Apollo自动驾驶原理的简要概述。

实际上，Apollo 拥有更多的细节和复杂性，包括传感器融合、语义分割、高精度地图更新等。

Apollo感知系列干货分享

Apollo感知系列干货分享任何一个系统的感知算法里，仅仅有* tracks_predict, const double predicted states std::vector for (int i = 0; i * tracks_predict, std::vector* new_objects, const std::vector for (size_t i = 0; i UpdateWithObject( }}从上述的代码可以看到，更新过程有ObjectTrack::UpdateWithObject和ObjectTrack::UpdateWithoutObject两个函数完成，这两个函数间接调用kalman滤波器完成滤波更新，接下去我们简单地分析ObjectTrack::UpdateWithObject函数的流程。

1234567891011121314151617181920212223/// file in apollo/modules/perception/obstacle/lidar/tracker/hm_tracker/object_ void ObjectTrack::UpdateWithObject(TrackedObjectPtr* new_object, const double filter_->GetState( filter_->GetOnlineCovariance( (*new_object)->anchor_point = belief_anchor_point_; (*new_object)->velocity = belief_velocity_; (*new_object)->velocity_uncertainty = belief_velocity_uncertainty_; belief_velocity_accelaration_ = ((*new_object)->velocity - current_object_->velocity) / time_diff; // A.2 update track info ... // B. smooth object track // B.1 smooth velocity SmoothTrackVelocity((*new_object), time_diff); // B.2 smooth orientation SmoothTrackOrientation();}从代码中也可以间接看出更新的过程A.1和A.2是更新KalmanFilter和TrackedObject状态信息，B是更新ObjectTrack状态，这里必须按顺序来更新！主要由KalmanFilter::UpdateWithObject函数完成，计算过成分下面几步：Step1. 计算更新评分ComputeUpdateQuality(new_object, old_object)这个过程主要是计算更新力度，因为每个Object和对应的跟踪目标TrackedObject之间有一个关联系数association_score，这个系数衡量两个目标之间的相似度，所以这里需要增加对目标的更新力度参数。

深度解析Apollo2.0定位技术

深度解析Apollo2.0定位技术2018年3月31日下午，由百度自动驾驶部主办，佐思产研、佐智汽车承办的第三期《Hello Apollo，自动驾驶公开课》在车库咖啡成功举办。

百度无人车定位技术负责人万国伟，设计并搭建了Apollo 多传感器融合定位系统，在公开课上介绍了《Apollo2.0多传感器融合定位模块》。

Apollo2.0的多传感器融合定位模块自适应地使用GNSS、LiDAR及IMU等传感器，在许多有挑战的场景（例如市区、隧道等）都达到了厘米级定位。

万国伟百度无人车定位技术负责人下面是《Apollo2.0多传感器融合定位模块》公开课的详细介绍：L4/L5无人车为什么需要精确的定位系统？精确是指厘米级，也就是说10厘米以内。

如果人开车的话，会关注什么？我们会关注车道线、道路指示牌、红绿灯这些交通标识，路边马路牙子、路边柱子，建筑物，这些都是场景中的静态物体，关注它们是因为人需要知道车的可行使范围、以及需要规划车的行驶路径。

我们还会关注一些动态的物体，比如对面开过来的摩托车。

定位系统可以与高精地图配合提供静态场景感知，可将感知得到的动态物体正确放入静态场景，而位置和姿态用于路径规划和车辆控制。

因此定位系统对于无人驾驶至关重要。

而要获得精确的定位，也面临很多挑战，譬如：定位需要非常高精度和高鲁棒性；GPS信号遇到阻隔会引起信号丢失；在复杂的城市环境中，由于建筑物和植物的存在，引起多镜效应导致定位不准；由于天气情况，或者人为修缮，会导致定位精度不高。

三种定位技术了解了定位系统的重要性，我们来看看定位技术的分类。

从定位方式上可分为三类。

第一类，基于信号的定位，它的代表就是GNSS，其实就是全球导航卫星系统；第二类，航迹推算，依靠IMU等，根据上一时刻的位置和方位推断现在的位置和方位；第三类是环境特征匹配，基于Lidar的定位，用我们观测到的特征和数据库里的特征和存储的特征进行匹配，得到现在车的位置和姿态。

阿波罗算法

阿波罗算法
阿波罗算法（Apollo algorithm）是一种用于解决多机协作分布式系统中一致性问题的一种算法。

它是一种基于共识的算法，旨在确保在分布式系统中的所有机器都达成一致的状态。

阿波罗算法的核心思想是通过机器之间的通信和共享状态来实现一致性。

在算法中，每台机器都有一个本地状态，同时也可以读取和写入其他机器的状态。

当一台机器的状态发生变化时，它会向其他机器广播这个变化，并等待其他机器的确认和反馈。

具体来说，阿波罗算法包括以下几个步骤：
1. 提议（Propose）：一台机器提出一个状态变更的提议。

2. 广播（Broadcast）：机器将这个提议广播给其他机器。

3. 确认（Acknowledge）：其他机器接收到提议后，确认并反
馈给提出提议的机器。

4. 执行（Execute）：当提议得到足够数量的确认后，机器执
行状态变更。

5. 完成（Complete）：一旦执行完成，机器再次广播执行结果给其他机器。

通过这种广播、确认和执行的过程，所有的机器最终会达成一致的状态。

如果在广播和确认的过程中，发生了网络故障或机器崩溃等情况，算法会重新尝试广播和确认，保证最终的一致性。

阿波罗算法可以应用于各种分布式系统中，比如分布式数据库、
分布式事务处理等领域。

它的特点是可扩展性强，具有高效的性能和良好的容错性。