基于Apollo 8.0的自动驾驶感知技术：创新与应用

阿波罗（Apollo）是一个以开放性为基础开发而成的综合平台，在汽车制造行业及自动驾驶领域拥有广泛的应用场景与技术支撑。该平台的核心理念体现在其口号"开放能力"上：通过提供全面的技术解决方案与安全保障机制, 促进合作伙伴之间的高效协作, 达成共同目标。百度凭借强大的技术实力与丰富数据资源, 将自身在人工智能领域的领先成果进行开放共享, 旨在打造一个以合作为核心生态系统, 最大限度地释放双方的技术优势, 共同推动自动驾驶产业的技术进步与发展

提升自动驾驶感知开发效率：Apollo 8.0的创新之举

为了提高 developer 在自动驾驶感知模块开发过程中的效率，在 Apollo 8.0 版本中我们构建了一个完整的端到端自动驾驶感知开发体系，并对数据处理、模型训练、系统架构以及验证测试这四个关键环节均进行了优化。同时我们对任务流程及工具进行了系统性优化以实现 developer 快速搭建并验证自动驾驶感知功能从而显著提升了感知模块的整体开发效率

基于8.0感知框架，在为不同种类的感知任务定制相应的流水线方案时，则可利用配置文件来明确定义各任务的具体流程安排

全面进化：Apollo 8.0的自动驾驶模型开发革新

在Apollo 8.0版本中此次

针对自动驾驶领域开发者关注的核心任务——三维目标检测与分割，在Apollo平台提供了基于SOTA的算法解决方案包

便捷部署与验证：Apollo 8.0的模型管理与感知验证创新

为加快训练所得模型在Apollo系统中的部署效率，在版本号为8.0的Apollo系统中新增了两个关键组件：一个是名为"ModelMeta"的数据结构；另一个是"Model Management"功能模块。ModelMeta具体包含以下信息：包括但不限于名称、任务类型、传感器类型、框架以及所需的训练数据集等基础要素；同时还包括标准输入输出端点位置以及其他辅助处理功能的具体实现路径等细节内容。此外，在Model Management功能模块中还集成了一个名为"Model Downloader"的应用程序（该应用用于从已有Model仓库下载目标预 trained 模型）。通过建立标准化的数据接口并结合统一的操作规范要求，在完成ModelMeta数据标准化后即可方便地调用相关功能实现预 trained 模型的快速部署与有效管理。

针对感知模型验证过程而言，在 Apollo 8.0 中提供了一个包含 record 文件的数据资源包。该资源包允许开发者直接利用来自特定数据集的数据进行在线检测效果评估，并确保训练与部署采用相同的基准标准以实现高效评估模型性能表现。此外，在功能扩展方面, Apollo 8.0 还集成了一套可视化工具链, 借助直观的可视化界面展示了传感器采集到的原始数据以及目标检测的结果信息, 简化了对感知模型性能调试的过程。

总体而言，在经历了多项技术突破后，在 Apollo 8.0 发布之际, 我们凭借其先进的且富有创造性的技术方案以及全面且高效的开发工具, 为自动驾驶领域的开发者提供了一个更加便捷且高效的开发环境, 这一举措不仅促进了自动驾驶技术的发展与应用, 更将为这一领域带来更多可能性. 随着这些创新的不断发展, 我们对自动驾驶技术在未来取得更广阔的应用前景充满信心

Apollo开发者社区组织了定期的技术分享活动

Apollo平台上的开发者社群参与 Apollo 项目