前言

??Apollo (阿波羅)是一個開放的、完整的、安全的平臺，將幫助汽車行業(yè)及自動駕駛領(lǐng)域的合作伙伴結(jié)合車輛和硬件系統(tǒng)，快速搭建一套屬于自己的自動駕駛系統(tǒng)。
開放能力、共享資源、加速創(chuàng)新、持續(xù)共贏是 Apollo 開放平臺的口號。百度把自己所擁有的強大、成熟、安全的自動駕駛技術(shù)和數(shù)據(jù)開放給業(yè)界，旨在建立一個以合作為中心的生態(tài)體系，發(fā)揮百度在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢，為合作伙伴賦能，共同促進自動駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新。
??Apollo 自動駕駛開放平臺為開發(fā)者提供了豐富的車輛、硬件選擇，強大的環(huán)境感知、高精定位、路徑規(guī)劃、車輛控制等自動駕駛軟件能力以及高精地圖、仿真、數(shù)據(jù)流水線等自動駕駛云服務(wù)，幫助開發(fā)者從 0 到 1 快速搭建一套自動駕駛系統(tǒng)。

??作者簡介：熱愛跑步的恒川，致力于C/C++、Java、Python等多編程語言，熱愛跑步，喜愛音樂的一位博主。
??本文收錄于Apollo的學(xué)習(xí)錄系列，大家有興趣的可以看一看
??相關(guān)專欄C語言初階、C語言進階系列等，大家有興趣的可以看一看
??Python零基礎(chǔ)入門系列，Java入門篇系列、docker技術(shù)篇系列正在發(fā)展中，喜歡Python、Java、docker的朋友們可以關(guān)注一下哦！

??為了幫助開發(fā)者更好的提升感知模塊的開發(fā)效率，在Apollo 8.0版本中，我們提供了一套完整的端到端自動駕駛感知開發(fā)流程，在數(shù)據(jù)、模型、框架和驗證4個主要環(huán)節(jié)都做了提升，同時迭代優(yōu)化斕任務(wù)流程和工具，幫助開發(fā)者快速實現(xiàn)自動駕駛感知的開發(fā)、部署和驗證，提高感知開發(fā)效率。

1. 清晰的任務(wù)流水線，多樣的算法插件

??在8.0感知框架中，開發(fā)者可以根據(jù)不同的感知任務(wù)類型來創(chuàng)建對應(yīng)的流水線，并通過配置文件來定義流水線任務(wù)。相比以前，每個任務(wù)的運行流程更加清晰，同時還方便進行擴展。此外，開發(fā)者還可以根據(jù)需要選擇不同的算法插件，比如Apollo感知模塊提供4種檢測器，開發(fā)者可以根據(jù)配置文件，選擇不同的檢測器，來驗證檢測效果，通過算法插件，算法工程師更加專注于算法本身，而不需要過多關(guān)注框架的實現(xiàn)。

2. 全新的模型訓(xùn)練，易用的深度學(xué)習(xí)模型

??此次Apollo 8.0中，Apollo聯(lián)合Paddle3D提供了端到端的自動駕駛模型開發(fā)解決方案，覆蓋了從自動駕駛數(shù)據(jù)集到模型訓(xùn)練、模型評估和模型導(dǎo)出的算法開發(fā)全流程。
??對自動駕駛駕駛中，開發(fā)者比較關(guān)心的3D目標(biāo)檢測任務(wù)和分割任務(wù)，Apollo提供了最新SOTA的算法模型實現(xiàn)，包括單目相機檢測，激光雷達點云目標(biāo)檢測和多模態(tài)的目標(biāo)檢測模型，開發(fā)者開箱即用，不需要再苦于自己復(fù)現(xiàn)模型。同時，我們還提供模型的Benchmark，包括速度、精度等指標(biāo)以及預(yù)訓(xùn)練好的模型。開發(fā)者可以實時跟蹤最新的3D目標(biāo)檢測和分割模型實現(xiàn)，保持自動駕駛感知算法上的先進性。

Apollo 8.0感知模型中，已引入了3個深度學(xué)習(xí)模型：

• PETR：目前自動駕駛方向中視覺BEV領(lǐng)域中的代表性模型，模型創(chuàng)新性地將3D坐標(biāo)信息與圖像特征相融合，借助Transfomer的結(jié)構(gòu)進行端到端的3D目標(biāo)檢測，實現(xiàn)了基于視覺的360°障礙物感知，模型整體架構(gòu)設(shè)計簡潔，在速度和精度之間取得了很好的tradeoff，在nuScenes上精度達到了43.52 NDS, 38.35mAP。
• CenterPoint：點云檢測方向的前沿模型，該模型是Anchor-Free的三維物體檢測器，基于關(guān)鍵點檢測的方式回歸物體的尺寸、方向和速度。相比于Anchor-Based的三維物體檢測器，CenterPoint不需要人為設(shè)定Anchor尺寸，面向物體尺寸多樣不一的場景時其精度表現(xiàn)更高。模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計簡單而高效，在nuScenes上精度達到了61.30 NDS，50.97mAP。
• CaDDN：基于單目3D檢測的前沿模型，針對于單張圖像預(yù)測3D物體的病態(tài)問題，CaDDN創(chuàng)新性地提出了使用每個像素的預(yù)測分類深度分布，將豐富的上下文特征信息投射到3D空間中適當(dāng)深度區(qū)間的解決方案，并使用計算效率高的鳥瞰投影和單級檢測器來生成最終的輸出包圍框，將單目3D的模型指標(biāo)提到了一個新的高度，在KITTI數(shù)據(jù)中達到了較高的精度指標(biāo)（Car類別3D AP 21.45 14.36 12.57）。

3. 高效的模型管理，便捷的模型驗證

??為了更方便快捷的將訓(xùn)練好的模型部署到Apollo系統(tǒng)中，在此次Apollo 8.0中我們引入了模型Meta和模型管理。其中模型Meta中包含了模型的基本信息，如名稱、任務(wù)類型、傳感器類型、框架和訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)集，同時還包含了模型的標(biāo)準(zhǔn)輸入、輸入、前后處理、模型文件存放的路徑等。同時，Apollo還提供模型管理工具，開發(fā)者可以通過該工具下載安裝模型倉庫中的模型，展示系統(tǒng)中已經(jīng)安裝的模型和模型的詳細信息。通過對模型進行標(biāo)準(zhǔn)化和模型管理工具，開發(fā)者可以非常方便的安裝部署訓(xùn)練好的模型，并且管理這些模型，實現(xiàn)模型部署效率提升。

??此外，在感知模型驗證中，我們提供了基于數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)包(record文件)，方便開發(fā)者直接基于數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)來在線驗證模型的檢測效果，保證訓(xùn)練和部署是同一套基線，快速測試模型性能。除了提供測試數(shù)據(jù)包之外，Apollo 8.0還提供了可視化工具鏈，通過可視化的圖形界面，展示傳感器的原始數(shù)據(jù)和目標(biāo)檢測結(jié)果，方便開發(fā)者查看模型檢測效果，調(diào)試感知模型。

更全面的Apollo社區(qū)官網(wǎng)文檔
??Apollo社區(qū)官網(wǎng)文檔，主要為新手開發(fā)者提供Apollo相關(guān)介紹、以及上機場景和上車場景的實踐說明，讓新手開發(fā)者能快速了解Apollo并上手實操。在8.0中，我們優(yōu)化了社區(qū)官網(wǎng)文檔的結(jié)構(gòu)，從開發(fā)者使用場景出發(fā)，針對不同場景提供應(yīng)用實踐案例指導(dǎo)以及擴展開發(fā)指導(dǎo)。

??社區(qū)官網(wǎng)文檔：https://apollo.baidu.com/community/Apollo-Homepage-Document/Apollo_Doc_CN_8_0。
??另外還有活動任務(wù)《星火培訓(xùn)》：星火培訓(xùn)。
??Apollo 8.0從“新架構(gòu)”、“新能力”兩個重要層面進行了全面升級，從開發(fā)者的實際需求出發(fā)進行改良，幫助開發(fā)者更好、更快地熟悉和使用Apollo開放平臺。此次Apollo開放平臺8.0的推出，再次讓Apollo開放平臺在工程易用性上向前邁進一大步，降低操作難度、操作成本的門檻，讓更多開發(fā)者可以簡單方便地上手Apollo開放平臺、投身自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域。

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