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【Apollo】阿波罗自动驾驶:塑造自动驾驶技术的未来

111人参与 2024-08-03 车联网

前言

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文章目录

  • 前言
    • 1. apollo 里程碑
    • 2. 开放平台架构
    • 3. apollo 开放平台使用文档
      • 3.1 如果您想快速使用上 apollo
      • 3.2 如果您想了解 apollo 源代码
    • 4. 下一步
    • 5. 文档意见反馈

#【apollo】阿波罗自动驾驶:塑造自动驾驶技术的未来 *

apollo (阿波罗)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。 开放能力、共享资源、加速创新、持续共赢是 apollo 开放平台的口号。百度把自己所拥有的强大、成熟、安全的自动驾驶技术和数据开放给业界,旨在建立一个以合作为中心的生态体系,发挥百度在人工智能领域的技术优势,为合作伙伴赋能,共同促进自动驾驶产业的发展和创新。   apollo 自动驾驶开放平台为开发者提供了丰富的车辆、硬件选择,强大的环境感知、高精定位、路径规划、车辆控制等自动驾驶软件能力以及高精地图、仿真、数据流水线等自动驾驶云服务,帮助开发者从 0 到 1 快速搭建一套自动驾驶系统。

1. apollo 里程碑

从 2017 年 4 月 apollo 开放计划宣布到现在,历经5年,apollo 已经发布了12个版本到了 apollo 8.0,持续的在多维度创新。 这5年分为3个阶段。第一阶段是从最开始的封闭场地循迹自动驾驶到2.0的简单城市路况,apollo搭建了基础的自动驾驶基础能力;第二阶段是从2.5限定区域视觉高速到6.0 edu的教育专版,apollo积累了丰富的场景能力。第三阶段,从7.0 开始,apollo专注提升工程易用性,从开发者实际需求出发,帮助更多开发者更好更快的使用apollo。每一次的升级都将自动驾驶开放平台的能力边界从多维度向外拓展。

2. 开放平台架构

为了更好的使用 apollo,需要您简单了解一下开放平台的架构。以下为 apollo 8.0 最新架构图,其分别由硬件设备平台、软件核心平台、软件应用平台和云端服务平台四层组成

apollo 云端服务平台通过云端的方式解决了数据利用效率的问题,通过与仿真结合降低了实车测试成本,能够极大的提升基于 apollo 的自动驾驶研发效率。从研发流程上讲,apollo 车端通过数据采集器生成开放的数据集,并通过云端大规模集群训练生成各种模型和车辆配置,之后通过仿真验证,最后再部署到 apollo 车端,无缝连接。这整个过程其实包含了 2 个迭代循环,一个是模型配置迭代,一个是代码迭代,都通过数据来驱动
  根据 apollo 开放的能力和提供的服务,开发者可以既省心又省力的快速搭建和部署自己的自动驾驶系统。

3. apollo 开放平台使用文档

本文档旨在让开发者全面的了解 apollo 的学习使用。

apollo 开放平台为开发者提供预先编译好的 apollo 安装包,节省大量的编译时间,环境的部署准备时间从天级别降低到小时级。开发者在下载安装包并安装好 apollo 之后,便可以在本地电脑上实践 apollo 。

3.1 如果您想快速使用上 apollo

您可以参考本文档一步步完成 apollo 8.0的安装、快速上手 apollo 和上机使用。相信这些文档会帮助您更加深入的了解 apollo 的各个核心模块的能力。

文档结构

3.2 如果您想了解 apollo 源代码

如果您想从底层了解 apollo 甚至为 apollo 代码库做贡献,那么您可以参考 apollo github 库 的源码及相关资料。

apollo github 库为开发者提供丰富的技术文档、使用指南和开放的源代码。

4. 下一步

现在您已了解 apollo 开放平台以及 apollo 文档的相关内容。 接下来,开发者可以参考 安装说明安装 apollo 了。

最后别忘记加入 apollo 开发者社区,社区有大量的资料供开发者阅读使用。

5. 文档意见反馈

如果您在使用文档的过程中,遇到任何问题,请在【开发者社区】建立的 反馈意见收集问答页面,反馈相关的问题。我们会根据反馈意见对文档进行迭代优化。 更全面的apollo社区官网文档   apollo社区官网文档,主要为新手开发者提供apollo相关介绍、以及上机场景和上车场景的实践说明,让新手开发者能快速了解apollo并上手实操。在8.0中,我们优化了社区官网文档的结构,从开发者使用场景出发,针对不同场景提供应用实践案例指导以及扩展开发指导。

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