Partage d'une plate-forme d'entrée de gamme pour la technologie de conduite autonome : mise à niveau complète de la plate-forme ouverte Baidu Apollo 9.0

En tant que programmeurs, nous recherchons nos domaines appropriés à chaque époque. L'émergence d'un nouveau domaine peut non seulement stimuler le développement d'entreprises connexes, mais également stimuler l'emploi, l'entrepreneuriat et les opportunités de développement au niveau social. Aujourd’hui, alors que nous sommes entrés dans l’ère des grands modèles d’IA, le terme « conduite autonome » se démarque de nombreuses technologies émergentes.

La plate-forme ouverte Apollo 9.0 de Baidu fournit une telle plate-forme aux développeurs du monde entier. En tant qu'entreprise chevronnée impliquée dans la conduite autonome depuis plus de 10 ans, la sortie de la version 9.0 de la plate-forme ouverte Apollo a réalisé des avancées importantes dans les capacités des algorithmes, les cadres d'ingénierie, l'expansion des scénarios, etc. ! Ci-dessous, je vais vous l'expliquer étape par étape.

Mise à niveau complète de la plateforme

Une toute nouvelle architecture

Le nouveau schéma d'architecture est le suivant. Nous pouvons comparer le schéma d'architecture de la version 8.0. La première image est le schéma de structure de la version 9.0, et la deuxième image est le schéma de structure de la version 8.0.

La version 9.0 comporte les mises à niveau suivantes basées sur la version 8.0 :

Prestations d'outillage

Formation sur modèle
Outils de cartographie de haute précision
Calibrage du capteur
Outils intégrés

Logiciel d'application (application de scénario)

Éducation, camion minier, protection de l'environnement, logistique, inspection, connexion, positionnement, perception, prédiction, planification, contrôle, sécurité fonctionnelle (nouvelles fonctions)

Noyau logiciel

Perception, prédiction, planification, contrôle, IHM

équipement matériel

Matériel de référence

Des capacités algorithmiques plus fortes

Introduction d'algorithmes avancés : en introduisant les derniers algorithmes tels que CenterPoint avancé et Yolo X + Yolo 3D dans le modèle principal, les développeurs peuvent bénéficier de capacités de perception plus puissantes. Cela signifie que le système offre de meilleures performances en matière de détection de cibles et de traitement de scènes multicatégories, offrant aux développeurs plus de possibilités de traitement de données et de scènes.
Entraînement approfondi et données à grande échelle : le modèle principal est entraîné en profondeur avec des millions de données d'entraînement et la précision du modèle est considérablement améliorée. Cela permet aux développeurs d’obtenir des résultats plus fiables dans une variété de scénarios réels complexes, que ce soit dans des environnements urbains ou dans des conditions de circulation plus difficiles.
Mise à niveau de la perception Lidar : le modèle CenterPoint est introduit, qui offre des capacités de précision et de généralisation supérieures à celles du CNNseg précédent. Cela fournit une base plus fiable pour la sensibilisation à l'environnement, rendant les développeurs plus confiants dans la gestion des obstacles et la sensibilisation à l'environnement.
Mise à niveau de la perception de la caméra : transition du modèle Yolo traditionnel à la structure de Yolo X + Yolo 3D, introduisant des capacités avancées de perception tridimensionnelle. Ce changement améliore l'adaptabilité du système aux scénarios multi-objectifs et multi-catégories, offrant aux développeurs plus d'options pour gérer divers scénarios.
Optimisation de la latence d'inférence : en particulier pour les scénarios nécessitant des exigences élevées en temps réel, la version 9.0 se concentre sur la réduction de la latence globale d'inférence. Cela permet aux modèles de fonctionner correctement sur les puces Orin, offrant ainsi aux développeurs la possibilité de réagir rapidement dans les applications en temps réel.
Améliorations des performances et de l'efficacité du système : grâce à un certain nombre d'efforts d'optimisation, la version 9.0 a réalisé des progrès impressionnants en termes de performances et d'efficacité du système. Cela permet aux développeurs de mieux répondre aux différents besoins de la production réelle, améliorant ainsi la disponibilité de l'ensemble du système.

Grâce à la mise à niveau du modèle principal, la version 9.0 de la plate-forme ouverte Apollo réalise non seulement pleinement les capacités de la plate-forme ouverte, mais y intègre également avec succès ses propres applications de scène, offrant aux développeurs des outils et des ressources plus puissants. En plus de la mise à niveau du modèle principal, la version 9.0 introduit également des solutions innovantes de formation incrémentielle pour mieux répondre aux besoins de divers scénarios d'application, tout en prenant en compte les besoins spécifiques des développeurs et des partenaires, offrant une meilleure solution pour les systèmes de perception. le résultat est des chemins et des méthodes plus flexibles.

Prenons un exemple typique de formation incrémentielle pour illustrer : lorsque les développeurs utilisent la plateforme ouverte Apollo version 9.0, ils utilisent la formation incrémentielle pour l'appliquer à des scénarios spécifiques. Dans ce scénario, un véhicule assez spécial, un camion, a été détecté avec succès grâce au modèle qui détecte les obstacles sur le côté gauche. Contrairement aux camions ordinaires, le véhicule n’a ni carrosserie ni compartiment arrière, seulement une palette plate.

Cette méthode de formation incrémentielle permet aux développeurs d'apporter des ajustements et des optimisations ciblés au système en fonction des besoins de leurs scénarios spécifiques. Les développeurs peuvent améliorer le modèle de manière directionnelle pour mieux s'adapter à des modèles ou des environnements spéciaux en introduisant des données provenant de scénarios spéciaux. Cette flexibilité et cette formation incrémentielle personnalisable permettent au système de perception de mieux s'adapter à divers scénarios d'application pratiques complexes et améliorent l'adaptabilité et les performances du système.

Du point de vue du développeur , cette solution de formation incrémentielle apporte des avantages significatifs. Tout d'abord, la version 9.0 fournit un parcours de formation de modèle personnalisé et précis, permettant aux développeurs de répondre avec plus de flexibilité aux défis de scénarios spécifiques. Deuxièmement, grâce à une formation progressive, les développeurs peuvent améliorer efficacement le système et améliorer la précision de la détection, améliorant ainsi les performances de l'ensemble du système de perception. Cela permet aux développeurs de mieux répondre aux exigences d’applications spécifiques et de proposer des solutions de conduite autonome plus fiables.

Le mode de formation incrémentielle est adopté et environ 2 000 trames de données spécifiques sont introduites. Après un entraînement sur cette série de données incrémentielles, la figure de droite montre les résultats de détection considérablement améliorés. Sur cette figure, la précision de détection et la définition de l'ensemble de la limite de l'obstacle sont très clairement caractérisées. Cette amélioration a un effet utile significatif sur l’amélioration de la capacité de perception globale et la fourniture d’une assistance efficace.
La version 9.0 de la plate-forme ouverte Apollo introduit un certain nombre de nouvelles technologies de capteurs, notamment l'onde millimétrique 4D, de plus en plus populaire. Cette technologie est entièrement prise en charge dans la version 9.0, couvrant tous les aspects depuis le pilote logiciel sous-jacent jusqu'au niveau d'application fonctionnel de la version 9.0. Les ondes millimétriques 4D présentent de multiples avantages dans les applications, notamment des avantages en termes de coûts, des données de source ponctuelles complètes et une excellente assistance aux systèmes de perception de la conduite autonome dans des environnements spécifiques, en particulier dans des conditions météorologiques extrêmes. L’introduction de ce capteur avancé injecte une nouvelle énergie dans l’ensemble du système algorithmique, améliorant encore les performances et la robustesse du système.
Pour les développeurs, ces améliorations et l’introduction de nouvelles technologies apportent des avantages significatifs. Premièrement, le mode de formation incrémentielle permet aux développeurs d’améliorer efficacement les algorithmes de détection et d’améliorer l’exactitude et la précision. En introduisant des données spécifiques, les développeurs peuvent optimiser le système de manière ciblée pour fournir des capacités de perception plus fiables.
L'introduction de nouvelles technologies de capteurs offre aux développeurs davantage d'outils et d'options. Les performances supérieures des ondes millimétriques 4D permettent aux développeurs de prendre en compte de manière plus globale les exigences de perception des systèmes de conduite autonome, tout en devenant également plus compétitifs en termes de rentabilité. Cela offre aux développeurs des solutions plus flexibles pour répondre aux besoins de différents scénarios et applications.

La version 9.0 de la plateforme ouverte Apollo fournit aux développeurs des outils et des ressources plus puissants grâce à l'innovation technologique et à l'optimisation du système pour promouvoir le développement continu de la technologie de conduite autonome. Cela permet aux développeurs de créer, d’optimiser et de personnaliser plus efficacement les systèmes de conduite autonome, contribuant ainsi de manière significative au progrès de l’ensemble du secteur.

Résumé de la mise à niveau de l'algorithme dans la version 9.0

Le modèle principal est plus avancé et plus efficace, et son taux de précision dépasse largement celui de l'ancien modèle.
La formation incrémentielle résout le problème de l'adaptabilité des scènes, une petite quantité de données peut améliorer considérablement les effets de scène et l'optimisation du code open source de haute qualité permet d'effectuer la formation du modèle de manière indépendante.
Il prend entièrement en charge le radar à ondes millimétriques 4D, enrichit la sélection de capteurs de pointe, améliore les résultats de détection et renforce la sécurité dans les scènes météorologiques extrêmes.

Cadre d'ingénierie plus facile à utiliser

Dans la version 9.0 de la plate-forme ouverte Apollo, elle conserve non seulement les excellentes capacités de gestion des packages de la version 8.0, mais effectue également un traitement plus raffiné des modules logiciels. Cette conception modulaire sophistiquée offre aux développeurs un degré plus élevé de flexibilité, leur permettant de personnaliser l'architecture logicielle plus précisément, du niveau du module aux capacités de l'application, en passant par les fonctions spécifiques et les niveaux de modules de fonction (fonctionnalités) spécifiques, et améliore encore l'efficacité du logiciel. construction de systèmes de conduite autonome.

En termes d'application du cadre d'ingénierie, la version 9.0 introduit trois nouveaux changements clés. Ces changements sont conçus pour répondre aux besoins des développeurs à différents niveaux de capacités de développement et prendre en compte les divers besoins des apprenants et des utilisateurs finaux en ingénierie.

La nouvelle version renforce la conception modulaire et offre aux développeurs des opportunités plus flexibles pour personnaliser et intégrer des modules fonctionnels. Cela permet aux développeurs de répondre plus facilement aux besoins du projet et de répondre à leurs besoins de développement individuels, quel que soit leur niveau technique. La division des modules et la possibilité de personnalisation approfondie facilitent l'extension et la maintenance du système, offrant ainsi aux développeurs une plus grande marge de créativité.
Introduit des capacités d'application plus avancées et fournit des fonctions et fonctionnalités plus puissantes. Cela permet aux développeurs de répondre avec plus de flexibilité à la complexité des systèmes de conduite autonome, tout en répondant également à la recherche de fonctions plus avancées par les développeurs avancés. Les fonctions et caractéristiques améliorées de la nouvelle version offrent aux développeurs davantage d'outils pour mieux résoudre les problèmes pratiques tout en rendant le système plus intelligent et efficace.
La nouvelle version se concentre sur l’équilibre entre les applications d’apprentissage et d’ingénierie, offrant une courbe d’apprentissage fluide aux ingénieurs débutants et expérimentés. Les débutants peuvent progressivement maîtriser tous les aspects du système, tandis que les ingénieurs expérimentés peuvent bénéficier de davantage d'options de personnalisation et d'optimisation pour répondre aux besoins des différents utilisateurs dans la recherche universitaire et les applications pratiques. Cet équilibre offre aux développeurs une meilleure expérience utilisateur tout en favorisant l’avancement de la technologie de conduite autonome.

La mise à niveau technique de la plateforme ouverte Apollo version 9.0 offre aux développeurs de nombreux avantages significatifs, en particulier pour les développeurs ayant des besoins de développement approfondis :

Encapsulation d'interface complète et flexible : pour les développeurs qui créent des démonstrations d'applications de conduite autonome ou des véhicules de test, la version 9.0 fournit un mode d'encapsulation d'interface complet, permettant aux développeurs d'appeler facilement toutes les fonctions logicielles. Cette conception d'interface complète et flexible simplifie le processus de développement et offre aux développeurs d'excellentes fonctionnalités de base, leur permettant de se concentrer davantage sur la mise en œuvre spécifique de l'application.
Méthode d'ajustement systématique des paramètres : pour les développeurs ayant des besoins de développement plus approfondis, la version 9.0 fournit une méthode d'ajustement systématique des paramètres. Grâce au traitement structuré des paramètres globaux et locaux, les développeurs peuvent gérer et contrôler finement les performances et les résultats de l'ensemble du logiciel de conduite autonome en ajustant les paramètres. Cela permet aux développeurs de mieux s'adapter aux besoins des différents scénarios et applications et de réaliser des configurations différenciées.
Module principal de gestion des plug-ins : en réponse à des besoins de développement plus profonds, la version 9.0 propose une gestion des plug-ins des fonctions clés dans le module principal. Cela permet aux développeurs de combiner de manière plus pratique et plus flexible diverses fonctionnalités de plug-in pour créer des applications de conduite autonome complexes pour des scénarios spécifiques. Cette flexibilité et cette composabilité offrent aux développeurs une plus grande autonomie, leur permettant de mener plus efficacement un développement en profondeur.
Commodités apportées par la mise à niveau du cadre d'ingénierie :

Gestion fine des packages : le fractionnement des packages logiciels en une granularité plus fine permet aux développeurs de les sélectionner et de les assembler selon leurs besoins, à tout moment et en tout lieu, améliorant ainsi la facilité d'utilisation du système.
Réduisez les coûts de développement secondaire : complétez rapidement la construction de la démonstration du scénario d'application et réduisez le temps et le coût du développement secondaire grâce à une configuration et un ajustement efficaces des paramètres.
L'interface du modèle réalise l'extension des fonctions : l'extension des fonctions est réalisée via l'interface du modèle, le coût d'apprentissage du code est réduit de 90 % et le volume du code est réduit de 50 %. Cela permet aux développeurs de comprendre et d'étendre plus facilement les fonctions existantes, améliorant ainsi l'efficacité du développement.

Ces améliorations techniques font de la plateforme ouverte Apollo version 9.0 une plateforme de construction de logiciels de conduite autonome plus flexible, plus efficace et plus puissante. Il répond non seulement aux besoins des développeurs à différents niveaux, mais favorise également le développement ultérieur de la technologie de conduite autonome.

Outil de développement DreamView+ récemment mis à niveau

La version 9.0 apporte également officiellement DreamView+, un nouvel outil de support pour le développement de la conduite autonome. Le nouveau DreamView+ résout de nombreux problèmes et lacunes laissés par de nombreux anciens outils de développement. Le premier est l'introduction globale du nouveau DreamView+.

La grande image mentionnée dans la description ci-dessus montre l'innovation d'interface de la nouvelle version de DreamView+, permettant aux développeurs d'accomplir plus efficacement le travail qui nécessitait à l'origine de basculer et de sauter entre plusieurs pages. Cette conception mise à jour se concentre sur la centralisation des tâches de développement sur une interface simple et efficace pour offrir une expérience de développement plus fluide.

Centralisation des tâches et opérations simplifiées : en concentrant les statistiques clés et le travail terminé sur une seule interface, la fréquence de commutation et de saut entre les différentes pages est réduite. Cette conception permet aux développeurs d'obtenir les informations requises plus rapidement, améliorant ainsi l'efficacité du travail.
Prise en charge et personnalisation multi-rôles : en fournissant le mode perception et le mode PnC pour différents rôles de développeur, la conception de l'interface prend en compte les divers besoins des développeurs. Ce type de personnalisation permet aux développeurs de se concentrer davantage sur les données et les fonctions requises pour leurs rôles spécifiques, améliorant ainsi l'adaptabilité et la flexibilité du flux de travail.
Analyse plus approfondie de l'état du système : le nouveau mode PnC fournit des données visuelles plus riches, aidant les développeurs à analyser les performances du système de manière plus complète et plus approfondie, ainsi qu'à découvrir et résoudre les problèmes techniques potentiels. Cette analyse approfondie de l’état du système permet d’optimiser le code et les applications, améliorant ainsi la qualité du développement.
Améliorer l'efficacité et l'expérience de développement : dans l'ensemble, ces améliorations d'interface et optimisations fonctionnelles permettent aux développeurs d'effectuer le travail de développement plus facilement, de réduire les étapes inutiles et d'améliorer l'efficacité du développement et l'expérience utilisateur globale.

La mise à niveau de la nouvelle version de DreamView+ se concentre non seulement sur l'interface utilisateur, les performances et l'apparence, mais introduit également des fonctions de personnalisation très flexibles et pratiques, ce qui a un impact significatif sur les développeurs lors de l'écriture de code et du développement d'applications.

La large couverture de ces fonctionnalités personnalisées permet aux développeurs de les personnaliser en fonction de leurs besoins uniques en matière de flux de travail et de développement, augmentant ainsi l'efficacité et la flexibilité du travail.

Prise en charge de la fonction glisser-déposer : La nouvelle version de DreamView+ prend en charge la fonction glisser-déposer des pages, des structures et des fenêtres. Cela permet aux développeurs de réajuster la mise en page, la structure des composants et la position de la fenêtre via de simples opérations de glisser-déposer. Cette flexibilité permet aux développeurs de personnaliser facilement l'interface pour l'adapter à leur flux de travail personnel plutôt que d'être liés à une mise en page fixe.
Disposition personnalisée des fonctions de la page : En plus de la fonction glisser-déposer, la nouvelle version de DreamView+ permet également aux développeurs de personnaliser la disposition de l'ensemble des fonctions de la page. Cela signifie que les développeurs peuvent librement ajuster la position et la disposition des fonctionnalités sur la page en fonction de leurs préférences personnelles et de leur flux de travail. Ce haut degré de flexibilité permet aux développeurs de se concentrer sur les tâches principales et d'utiliser l'espace de travail plus efficacement.
Améliorer l'efficacité du travail et la concentration : l'introduction de cette fonctionnalité personnalisée améliore considérablement l'efficacité du travail. Les développeurs peuvent configurer l'environnement de développement en fonction de leurs préférences personnelles et de leurs besoins professionnels afin de le rendre plus conforme aux exigences individuelles. Cet environnement de travail personnalisé permet aux développeurs de se concentrer davantage sur les tâches de développement principales sans avoir à se soucier des limitations de la structure de l'interface, améliorant ainsi la concentration et l'efficacité globales du travail.
Répondre aux besoins personnalisés : Plus important encore, la nouvelle version de DreamView+ offre un haut degré d'options de personnalisation personnalisées pour répondre aux besoins uniques de chaque développeur. La disposition de l'interface et la disposition des fonctions peuvent être ajustées de manière flexible en fonction des préférences de travail du développeur, offrant ainsi aux développeurs un environnement de développement plus conforme à leurs habitudes personnelles.

L'introduction de ces fonctions personnalisées permet aux développeurs de mieux contrôler l'environnement de développement, de tirer pleinement parti de leurs atouts personnels et d'améliorer l'efficacité du travail et la concentration. Cette conception hautement personnalisée fait de DreamView+ un outil de développement plus flexible et adaptable, aidant les développeurs à accomplir des tâches de développement complexes plus efficacement.

Dans la mise à niveau de la nouvelle version de DreamView+, l'intégration de la gestion des ressources locales et cloud offre aux développeurs un environnement de développement extrêmement efficace, qui affecte directement la fluidité et l'efficacité du travail de développement.

Centre de ressources intégré : le centre de ressources qui intègre les ressources cloud et locales permet aux développeurs d'obtenir plus facilement diverses ressources nécessaires au développement de la conduite autonome, telles que des packages de données, des données cartographiques et des informations sur les véhicules. Les développeurs n'ont plus besoin de télécharger et de gérer manuellement ces ressources, ce qui simplifie grandement le processus de débogage et de développement et améliore l'efficacité du travail.
Réduisez les opérations manuelles : après la mise à niveau, les développeurs n'ont pas besoin de télécharger manuellement des correctifs ou des packages de données localement, ce qui élimine les opérations manuelles fastidieuses. Ce processus automatisé d'acquisition de ressources permet de gagner beaucoup de temps, permettant aux développeurs de se concentrer davantage sur les tâches de développement principales plutôt que sur la gestion des ressources.
Expérience de gestion centralisée des ressources : en offrant une expérience de gestion des ressources pratique et centralisée, la nouvelle version de DreamView+ permet aux développeurs de gérer et de parcourir diverses ressources plus facilement. Cette conception centralisée contribue à améliorer la visibilité et le contrôle des développeurs sur les ressources, améliorant ainsi encore l'efficacité du développement.
Fonction de synchronisation locale dans le cloud : l'introduction de la fonction de synchronisation cloud et locale résout les problèmes causés par les problèmes de synchronisation des données dans le passé. Les développeurs n'ont pas à s'inquiéter des incohérences entre les données locales et cloud. La fonction de synchronisation peut garantir la cohérence des données dans différents environnements, réduisant ainsi la charge des opérations de synchronisation pour les développeurs.
Concentrez-vous sur le travail de développement de base : l'ensemble de la mise à niveau permet aux développeurs de se concentrer davantage sur le développement d'applications de conduite autonome de base sans être distraits par des problèmes fastidieux de gestion des ressources et de synchronisation. Cela améliore la fluidité et la commodité du développement global et favorise le développement rapide d'applications de conduite autonome.

La nouvelle version de DreamView+ offre aux développeurs une expérience de développement plus efficace et plus pratique grâce à des améliorations techniques. De la gestion des ressources à l'introduction de fonctions de synchronisation, elle est conçue pour réduire la charge opérationnelle des développeurs et leur permettre de se concentrer davantage sur le développement créatif. Ces améliorations se traduisent directement par un processus de développement d'applications de conduite autonome plus efficace, créant ainsi un meilleur environnement de travail pour les développeurs.

Résumé de la nouvelle version de DreamView+

Le processus de débogage est plus simple
La disposition des fenêtres est plus flexible
L'accès aux ressources est plus pratique

Reconstruction de la plateforme documentaire

Dans Apollo Open Platform 9.0, la mise à niveau complète du Centre de documents commence directement du point de vue du développeur, fournissant un support de développement plus raffiné et plus complet aux développeurs individuels, aux chercheurs universitaires et aux développeurs d'entreprise.

Services de documents personnalisés : Le Centre de documents fournit des documents de développement spécialement personnalisés pour différents types de développeurs via des services différenciés. Cela permet aux développeurs d'obtenir des informations qui répondent plus directement à leurs besoins, améliorant ainsi l'utilité et la personnalisation des documents.
Commentaires et descriptions détaillés du code : la documentation optimisée se concentre sur la gestion et l'exhaustivité du code. En améliorant les commentaires et les descriptions liés au code, il est plus facile pour les développeurs de comprendre la logique et les fonctions lors de la lecture du code. Cela réduit directement le coût de compréhension du code et accélère le processus d'apprentissage et de candidature du développeur.
Améliorer l'efficacité du développement : en optimisant la documentation, les développeurs peuvent s'intégrer plus rapidement à l'environnement de développement Apollo. Les commentaires détaillés du code réduisent non seulement la courbe d'apprentissage, mais réduisent également les taux d'erreur, permettant aux développeurs d'utiliser les fonctionnalités de la plate-forme plus efficacement, améliorant ainsi l'efficacité globale du développement.
Expérience de lecture fluide : la mise à niveau du centre de documentation rend la lecture des documents plus fluide. La structure claire et la mise en page élégante aident les développeurs à trouver plus rapidement les informations dont ils ont besoin, améliorant ainsi l'expérience des développeurs.
Soutenir une communauté de développeurs diversifiée : en répondant aux différents besoins des développeurs individuels, des chercheurs universitaires et des développeurs d'entreprise, la mise à niveau vers le centre de documentation garantit que tous les développeurs peuvent trouver le support et les informations dont ils ont besoin dans leurs domaines d'expertise. Applicabilité améliorée de la plateforme.

Cette mise à niveau du centre de documentation permet aux développeurs de comprendre et d'utiliser plus facilement Apollo Open Platform 9.0, en leur fournissant un support plus puissant pour leur travail de développement. Cette série d'améliorations techniques se traduit directement par une expérience de développement plus efficace et plus agréable, augmentant ainsi la satisfaction globale des développeurs.

Résumé de la reconstruction de la plateforme de documents

Réduire le coût d’apprentissage et d’utilisation
Plus pratique à utiliser
La lecture devient plus fluide
Le contenu est plus substantiel.

Implémentation à grande échelle de scénarios d'application

Des capacités de développement globales plus fortes

La version 9.0 de la plate-forme ouverte Apollo a inauguré une série de mises à niveau technologiques passionnantes, offrant aux développeurs de systèmes de conduite autonome des outils et des fonctions plus puissants et améliorant considérablement les performances du système dans des scénarios complexes.

Technologie de positionnement précis introduite par RTK et SLAM :

Avantages : Les développeurs peuvent désormais profiter d'un positionnement très précis des véhicules, en particulier dans des environnements complexes. L'introduction du SLAM peut aider à surmonter le problème de la dérive de positionnement et à fournir des données de positionnement de base plus fiables.
Avantages pour les développeurs : un niveau élevé de précision de positionnement des véhicules fournit une base plus fiable pour la planification de trajectoire et le contrôle des véhicules. Cela signifie que les développeurs peuvent saisir avec plus de précision la position du véhicule dans différents scénarios et améliorer la robustesse du système.

Optimisation et intégration des modules de perception :

Avantages : optimisez la fusion lidar et caméra, recyclez les modèles de perception et fournissez des outils de perception plus efficaces. La robustesse du système est renforcée et son adaptabilité à des scénarios complexes est améliorée.
Avantages pour les développeurs : des outils de perception plus efficaces permettent aux développeurs de comprendre plus précisément l'environnement et d'améliorer la capacité du système à comprendre des scènes complexes. Cela fournit aux développeurs des données de perception plus fiables, contribuant ainsi à créer des systèmes de conduite autonome plus intelligents et plus réactifs.

Nouvel algorithme de segmentation d’arrière-plan et détection d’obstacles de forme spéciale :

Avantages : Pour les obstacles de forme spéciale dans des environnements complexes, le nouvel algorithme combine la technologie d'apprentissage profond pour fournir une solution plus complète.
Avantages pour les développeurs : une détection plus précise des obstacles inhabituels signifie que les développeurs peuvent éviter plus efficacement les obstacles insaisissables et non conventionnels. Cela offre des avantages clés pour la sécurité et la résilience du système.

Amélioration de la précision et de la fluidité du contrôle de la planification :

Avantages : Planification de trajet et contrôle du véhicule plus flexibles et plus stables, offrant aux utilisateurs une expérience de conduite plus confortable et plus sûre.
Avantages pour les développeurs : des niveaux plus élevés de précision de contrôle signifient que les développeurs peuvent prendre des décisions de conduite plus intelligentes et offrir une expérience de conduite plus fluide. Cela donne aux développeurs un plus grand contrôle, leur permettant d'affiner le système pour répondre à des besoins spécifiques.

Ces mises à niveau techniques de la version 9.0 de la plateforme ouverte Apollo fournissent aux développeurs des outils plus puissants et plus flexibles, leur permettant de gérer plus facilement des scénarios complexes, d'améliorer les performances du système et d'optimiser l'expérience utilisateur. En introduisant des technologies avancées et des algorithmes d'optimisation, cette version crée un environnement de développement et de créativité plus important pour les développeurs, contribuant ainsi à créer des systèmes de conduite autonome fiables et performants.

Capacités de scène riches

Face au défi de l'enrichissement des scènes, l'équipe Apollo se concentre sur trois dimensions principales pour offrir aux développeurs plus de flexibilité et de commodité, leur permettant de développer et de déployer plus efficacement des systèmes de conduite autonome.

Les modèles de protocole standard intègrent des comportements et des fonctions spécifiques du véhicule :

Mise à jour technologique : introduction d'un modèle de protocole standard qui permet aux véhicules autonomes dans différents scénarios de mettre en œuvre des opérations spéciales, telles que le levage ou le largage de camions miniers et le nettoyage ou la pulvérisation de véhicules d'assainissement.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent facilement intégrer divers comportements du véhicule via des interfaces standardisées et attribuer des fonctions spécifiques au véhicule. Cela offre aux développeurs des solutions plus hautement personnalisables qui peuvent être adaptées à divers scénarios d'application spéciaux.

Flexibilité dans l'allocation des paramètres et l'appel de l'interface :

Mise à jour technique : introduction de mécanismes d'attribution de paramètres et d'appel d'interface, permettant aux développeurs d'accorder des capacités plus efficaces aux véhicules en fonction de scénarios ou d'environnements d'exploitation spéciaux, notamment le contrôle de la vitesse, de l'itinéraire, de l'autonomie et de la priorité de passage.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent contrôler les véhicules autonomes plus précisément en fonction de besoins spécifiques et améliorer l'adaptabilité du système. Cette flexibilité permet aux développeurs de mieux répondre aux besoins personnalisés des différents secteurs et scénarios d'application.

L’introduction de systèmes en boucle fermée et l’assistance de tiers :

Mise à jour technologique : introduisez une assistance tierce, impliquant la planification du système, la conduite à distance, etc., pour créer une application complète de conduite autonome en boucle fermée. Cela inclut la collaboration avec des partenaires pour améliorer les performances globales et les fonctionnalités du système.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent profiter du système complet en boucle fermée et intégrer facilement une assistance tierce pour améliorer la robustesse du système d'application. Cette intégration et cette collaboration offrent aux développeurs un processus de développement, de test et de déploiement plus efficace.

Ces améliorations techniques créent un environnement de développement plus puissant et plus flexible pour les développeurs. Les développeurs peuvent mieux répondre aux divers scénarios d'application et besoins de l'industrie, améliorer l'efficacité du développement et fournir un soutien plus solide à l'expansion et à l'adaptabilité des systèmes de conduite autonome.

Outils de sélection du matériel et d’exploitation et de maintenance

Dans la version 9.0, il prend entièrement en charge la compilation de l'architecture ARM et peut fonctionner de manière stable et avec des performances élevées au niveau de la couche de capacités générales de la scène. Dans le même temps, un certain nombre de capteurs avancés ont été introduits, apportant une extension considérable à la carte de nomenclature matérielle. Pour les partenaires qui choisissent une plate-forme logicielle pour le déploiement de véhicules, cela signifie qu'ils disposent de choix plus flexibles en termes de configuration matérielle. Du point de vue du développeur, cette série de mises à niveau technologiques et d'extensions matérielles a apporté les avantages significatifs suivants :

Prise en charge complète de la compilation de l'architecture ARM :

Mise à jour technologique : l'introduction de la prise en charge de la compilation de l'architecture ARM signifie que les développeurs peuvent exploiter pleinement les avantages de l'architecture ARM pour obtenir une gestion et une utilisation plus efficaces et plus flexibles des ressources matérielles.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent optimiser et personnaliser plus directement les logiciels pour tirer pleinement parti des performances et de l'efficacité énergétique de l'architecture ARM de nouvelle génération. Cela donne aux développeurs une plus grande flexibilité pour mieux s'adapter aux différents besoins informatiques.

Introduction de nouveaux capteurs :

Mise à jour technologique : introduction d'un certain nombre de nouveaux capteurs pour fournir aux véhicules des capacités de perception plus riches et plus précises, y compris, mais sans s'y limiter, des capteurs de vision, radar et laser avancés.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent exploiter davantage les données des nouveaux capteurs pour améliorer la perception du véhicule et la compréhension de l'environnement. Cela offre davantage de possibilités pour développer des algorithmes de conduite autonome plus complexes et intelligents, favorisant ainsi l’innovation et l’évolution continue.

Flexibilité dans la sélection du matériel :

Mises à jour technologiques : offre une gamme plus large d'options matérielles, permettant aux partenaires de configurer de manière flexible le matériel du véhicule en fonction des besoins spécifiques et des exigences budgétaires.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent choisir la configuration matérielle la plus appropriée en fonction des scénarios d'application et des exigences de performances afin de maximiser les avantages de la collaboration entre les logiciels et le matériel et d'améliorer les performances globales du système.

Outils d'exploitation et de maintenance recommandés :

Mise à jour technique : deux outils d'exploitation et de maintenance sont recommandés, se concentrant sur le déploiement à grande échelle et les opérations continues ultérieures pour améliorer la stabilité et la maintenabilité du système.
Avantages pour les développeurs : la recommandation d'outils d'exploitation et de maintenance signifie que les développeurs peuvent utiliser ces outils pour gérer et entretenir plus efficacement les systèmes des véhicules, réduire les coûts d'exploitation et se concentrer sur l'optimisation des algorithmes et le développement innovant.

Cette série de mises à niveau technologiques et d'extensions matérielles offre aux développeurs des possibilités plus innovantes et une plus grande flexibilité, leur permettant de mieux s'adapter aux exigences changeantes de la technologie de conduite autonome.

Avantages techniques et avantages pour les développeurs des outils d'étalonnage de capteurs :

Calibrage visuel du lidar et des caméras :

Mise à jour technique : l'outil d'étalonnage des capteurs prend en charge l'étalonnage visuel du lidar et des caméras, offrant aux développeurs une interface d'étalonnage intuitive et précise.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent effectuer plus facilement l'étalonnage des capteurs et ajuster les paramètres de manière intuitive via l'interface visuelle, réduisant ainsi le coût des essais et des erreurs et améliorant la précision de l'étalonnage.

Le taux de réussite est supérieur à 90 % :

Mise à jour technique : le taux de réussite de l'outil est supérieur à 90 %, ce qui indique que le processus d'étalonnage est très stable et fiable.
Avantages pour les développeurs : l'amélioration du taux de réussite de l'étalonnage signifie que les développeurs peuvent effectuer leur travail d'étalonnage plus rapidement, réduire le nombre de réétalonnages et économiser du temps et des ressources.

Économies de coûts:

Mise à jour technique : le taux de réussite élevé et l'étalonnage visuel de l'outil réduisent les coûts de main-d'œuvre et de temps nécessaires aux développeurs pour effectuer l'étalonnage.
Avantages pour les développeurs : la réduction des coûts permet aux développeurs d'investir davantage de ressources dans l'optimisation et l'innovation des algorithmes, améliorant ainsi l'efficacité et la qualité globales de la R&D.

Le temps d’étalonnage est réduit à quelques heures :

Mise à jour technologique : en optimisant le processus et en simplifiant les étapes telles que le téléchargement de données depuis le cloud, la durée totale du processus d'étalonnage est réduite à quelques heures.
Avantages pour les développeurs : la réduction du temps d'étalonnage signifie que les développeurs peuvent vérifier et itérer les algorithmes plus rapidement, accélérant ainsi le cycle de développement et améliorant l'efficacité de la R&D.

Les avantages techniques et les avantages pour les développeurs de l'outil complet pour la collecte, la cartographie et l'édition de cartes :

Prise en charge complète des outils de processus :

Mise à jour technique : l'outil complet de collecte, de cartographie et d'édition de cartes fournit aux développeurs une solution intégrée et simplifie le processus de travail lié aux cartes.
Avantages pour les développeurs : les développeurs n'ont pas besoin de basculer entre différents outils, ce qui améliore la cohérence du travail et réduit les coûts d'apprentissage et d'utilisation.

Les bases d’une mise en œuvre à grande échelle sont posées :

Mise à jour technologique : l'outil prend en charge la production de cartes rapide et efficace, fournissant ainsi une base pour la mise en œuvre à grande échelle de véhicules autonomes dans différentes régions.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent se concentrer davantage sur l'optimisation des algorithmes et des modèles sans dépenser trop d'énergie dans le processus fastidieux de production de cartes, ce qui améliore l'efficacité du développement.

Mise en œuvre à grande échelle plus rapide :

Mise à jour technologique : les fonctionnalités d'efficacité et d'intégration de l'outil permettent de déployer plus rapidement les véhicules à plus grande échelle dans différentes régions.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent réagir de manière plus flexible aux différentes conditions géographiques et routières, réduisant ainsi le délai entre le laboratoire et les applications réelles et favorisant l'avancement rapide des projets.

Ces deux outils fournissent des solutions techniquement efficaces et fiables, permettant aux développeurs d'économiser du temps et des coûts en ressources, leur permettant de se concentrer davantage sur l'innovation fondamentale de la technologie de conduite autonome et sur l'optimisation des scénarios d'application.

Formation sur mesure des talents de l'industrie

Avantages du dernier framework de communauté de développeurs et de la plateforme ouverte Baidu Apollo 9.0 pour les développeurs :

Une communauté globale intégrant les trois capacités d’apprentissage, de pratique et d’expérience :

Mise à jour technologique : la communauté propose une formation d'aptitude sous trois aspects : l'apprentissage, la pratique et l'expérience pour répondre aux besoins complets des développeurs dans le domaine de la conduite autonome. L'apprentissage couvre les connaissances théoriques, les exercices offrent des opportunités pratiques et les tests d'acceptation mettent en pratique les capacités pratiques par le biais de concours.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent améliorer leurs compétences dans un environnement d'apprentissage complet, non seulement en acquérant des connaissances théoriques, mais également en exerçant leurs capacités grâce à des tests pratiques et d'applications.

Basé sur la plateforme ouverte Apollo 9.0 sous-jacente :

Mise à jour technologique : la communauté est construite sur la plate-forme ouverte d'Apollo, fournissant un support technique et des ressources sous-jacentes pour permettre aux développeurs d'accéder plus facilement à la technologie de conduite autonome.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent utiliser directement la plate-forme Apollo sous-jacente, ce qui leur permet de gagner du temps sur la création d'un cadre de base et de se concentrer davantage sur leurs propres applications et innovations.

Fournir des services d’apprentissage, de formation expérimentale pratique et de compétition :

Mise à jour technique : la communauté offre aux développeurs une gamme complète de services, notamment des ressources d'apprentissage, une formation expérimentale pratique et des opportunités de participer à diverses compétitions.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent obtenir une multitude de supports d'apprentissage, d'opportunités de pratique et d'expérience en compétition via la communauté, et améliorer considérablement leur niveau technique.

Découvrez les talents potentiels des praticiens de la conduite autonome :

Mise à jour technologique : grâce à l'apprentissage communautaire, à la pratique et aux tests de compétition, l'équipe Baidu a découvert avec succès de nombreux praticiens potentiels de la conduite autonome.
Avantages pour les développeurs : les développeurs ont la possibilité de démontrer leurs capacités en participant activement aux activités communautaires et peuvent être découverts comme des talents exceptionnels dans l'industrie, améliorant ainsi les opportunités de développement de carrière personnel.

Promouvoir le processus de formation des talents et promouvoir conjointement le développement scientifique et technologique :

Mise à jour technologique : la communauté entretient une coopération approfondie avec le Concours chinois de robotique et d'intelligence artificielle pour promouvoir conjointement le processus de formation des talents scientifiques et technologiques et contribuer au développement de la technologie intelligente de la Chine.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent communiquer avec des talents exceptionnels du secteur en participant à des événements coopératifs, promouvoir leurs propres échanges et apprentissages techniques, et avoir également la possibilité de démontrer leur force technique.

Cette communauté complète et cette coopération avec la concurrence offrent aux développeurs une plate-forme complète d'apprentissage, de pratique et de compétition, aidant à former des développeurs de conduite autonome dotés de capacités innovantes et d'une expérience pratique, tout en promouvant également la formation des talents et le développement de la technologie dans l'ensemble du secteur.

Avantages du concours de simulation de conduite autonome Baidu Apollo pour les développeurs :

Richesse des opportunités pratiques :

Mise à jour technologique : le concours Apollo de simulation de conduite autonome offre aux développeurs une multitude d'opportunités pratiques. En participant au concours, les développeurs peuvent simuler des situations routières réelles dans un environnement virtuel pour tester et améliorer les algorithmes de conduite autonome.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent accumuler de l'expérience dans l'environnement de simulation de scénarios réels, améliorer leur compréhension et leurs compétences opérationnelles du système de conduite autonome, et ainsi mieux faire face aux défis réels.

Étendue des équipes et des institutions participantes :

Mise à jour technique : Plus de 1 500 équipes proviennent de plus de 300 collèges et universités à travers le pays, démontrant la large participation à l'événement.
Avantages pour les développeurs : les développeurs ont la possibilité de communiquer avec des pairs de différentes institutions, de partager leurs expériences et leurs résultats d'apprentissage, d'élargir leurs réseaux interpersonnels et de promouvoir la coopération et la croissance mutuelle.

Cultiver les futurs talents de la conduite autonome :

Mise à jour technologique : le concours aide à identifier et à former les futurs talents de conduite autonome dans les écoles, et à former des professionnels possédant une expérience pratique et des connaissances techniques pour l'industrie.
Avantages pour les développeurs : les participants ont la possibilité de perfectionner leurs compétences grâce à des concours de simulation, de devenir des professionnels dans le futur domaine de la conduite autonome et d'augmenter leur compétitivité en matière d'emploi dans ce domaine.

Promouvoir la vulgarisation de la technologie de conduite autonome :

Mise à jour technologique : le nombre de participants de plus de 5 000 personnes montre que le concours de simulation de conduite autonome a réussi à attirer une large attention et à promouvoir la popularité de la technologie de conduite autonome parmi la communauté des développeurs.
Avantages pour les développeurs : les développeurs ont la possibilité d'accéder aux dernières technologies de conduite autonome, de participer à la promotion du développement de l'industrie et d'augmenter leurs réserves techniques personnelles.

Les bases solides posées :

Mise à jour technologique : La tenue réussie de l'événement a jeté une base solide pour le développement futur de la technologie de conduite autonome, avec des résultats particulièrement remarquables dans la culture des talents dans les écoles.
Avantages pour les développeurs : les développeurs bénéficient de cette base solide et sont censés travailler et innover dans un environnement technologique plus solide à l'avenir.

Le concours de simulation de conduite autonome Apollo offre aux développeurs une multitude d'opportunités pratiques, favorise la formation des talents et les échanges techniques, et jette une base solide pour la promotion et la vulgarisation de la technologie de conduite autonome.

Avantages de la coopération école-entreprise de l'équipe Baidu pour les développeurs :

Construction de ressources complète et solide :

Mise à jour technique : l'équipe Baidu a fourni aux développeurs des ressources d'apprentissage complètes en créant un système de programmes et un système de formation des enseignants « à double qualification ».
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent bénéficier de ressources pédagogiques complètes et acquérir des connaissances théoriques et pratiques de base dans le domaine de la conduite autonome.

Opportunités pratiques d’intégration de l’industrie et de l’éducation :

Mise à jour technologique : grâce à l'intégration de l'industrie et de l'éducation, l'équipe Baidu a établi une base expérimentale pour fournir des expériences de simulation et des expériences de formation sur les véhicules, permettant aux étudiants de participer directement à la vérification technique.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent appliquer leurs connaissances théoriques dans des scénarios réels, améliorer les capacités opérationnelles pratiques et mieux s'adapter aux besoins réels de la technologie de conduite autonome.

Une définition claire du déficit de talents professionnels :

Mise à jour technique : l'équipe Baidu a défini clairement les spécialisations, les orientations de formation et les postes de talents pour combler les lacunes en matière de conduite autonome.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent choisir leur orientation d'apprentissage plus spécifiquement, répondre avec précision aux besoins de l'industrie et accroître leur compétitivité sur le lieu de travail.

De riches tutoriels et matériel pédagogique :

Mise à jour technologique : dans le cadre du processus de formation des enseignants et de formation des cours, l'équipe Baidu a développé des didacticiels et du matériel pédagogique riches et spécialisés pour la formation des talents de conduite autonome.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent obtenir du matériel d'apprentissage de haute qualité et maîtriser plus efficacement les connaissances et compétences pertinentes de la technologie de conduite autonome.

Coopération approfondie et cas réussis :

Mise à jour technologique : l'équipe Baidu a mené une coopération approfondie avec de nombreuses universités et a élaboré des cas et des références réussis.
Avantages pour les développeurs : en étudiant des cas réussis, les développeurs peuvent comprendre les meilleures pratiques du secteur, tirer des leçons d'expériences réussies et améliorer leurs perspectives de développement de carrière.

Fort soutien du système de garantie de service :

Mise à jour technologique : l'équipe Baidu fournit un puissant système de garantie de service, comprenant la formation des enseignants, l'actualisation du matériel pédagogique, l'introduction aux concours, etc., couvrant un plus large éventail de groupes d'étudiants.
Avantages pour les développeurs : les développeurs peuvent bénéficier d'une gamme complète d'assistance et de services pour mieux faire face aux défis d'apprentissage et de pratique.

La coopération école-entreprise de l'équipe Baidu fournit aux développeurs des ressources d'apprentissage systématiques et riches, renforce la combinaison de la théorie et de la pratique, clarifie l'orientation de la formation des talents et fournit un soutien solide au développement de carrière des développeurs dans le domaine de la conduite autonome.

Utilisez des cas personnels pour déballer rapidement DreamView+

Objectif de l'expérience : afficher rapidement des cartes de haute précision dans DreamView+

Étapes expérimentales :

Créer un nouveau fichier de carte

Structure de référence :

Créez un nouveau dossier de carte sous APOLLO_ROOT/modules/map/data/ et placez base_map.bin dans le dossier.

Créez votre propre carte sous modules/map/data, comme Highway101.

Récupérer base_map.bin

Vous pouvez trouver la carte que vous souhaitez charger dans la bibliothèque de bibliothèque dans LGSVL, puis télécharger le fichier de carte .bin correspondant au format apollo et le renommer en base_map.bin

S'il s'agit d'un autre format, tel que les fichiers OpenDrive, vous devez passer au format pris en charge par le fichier Apollo.bin .

Générer une carte :

base_map est la carte la plus complète, contenant toute la géométrie et le marquage des routes et des voies. D'autres versions de cartes sont générées sur la base de base_map.
router_map contient la structure topologique de la voie dans base_map, qui peut être générée par la commande suivante : dir_name=modules/map/data/demo#examplemapdirectory./scripts/generate_routing_topo_graph.sh --map_dir ${dir_name}
sim_map est une version légère basée sur base_map adaptée à la visualisation visuelle Dreamview. La densité des données a été réduite pour de meilleures performances d'exécution. Peut être généré par la commande suivante : dir_name=modules/map/data/demo#examplemapdirectorybazel-bin/modules/map/tools/sim_map_generator --map_dir= dirname − − outputdir = {dir_name} --output_dir= dirn ame −− sortie ir={dir_name}

generate_map.sh est le suivant :

#!/usr/bin/env bash

DIR="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )" && pwd )"

cd "${DIR}/.."

source "$DIR/apollo_base.sh"

if [ $# -eq 0 ]; then

  echo "Please specify name of your map directory."

else

  dir_name=modules/map/data/$1

  bazel-bin/modules/map/tools/sim_map_generator --map_dir=${dir_name} --output_dir=${dir_name}

  bash scripts/generate_routing_topo_graph.sh --map_dir ${dir_name}

Exécutez la commande suivante :

cd /apollo

generate_map.sh YOUR_MAP_FOLDER_NAME

Redémarrez DreamView :

./scripts/bootstrap.sh stop && ./scripts/bootstrap.sh

或

./scripts/bootstrap.sh restart

Étapes personnelles :

Ajoutez d'abord une carte de la bibliothèque, telle que l'autoroute 101GE.

Téléchargez ensuite le base_map.bin correspondant

Puis dans l'environnement Docker,

bash ./scripts/generate_routing_topo_graph.sh --map_dir modules/map/data/highway101

Voir routing_map.bin router_map.txt

bazel-bin/modules/map/tools/sim_map_generator --map_dir=modules/map/data/highway101 --output_dir=modules/map/data/highway101

Générer sim_map.bin sim_map.txt

Utilisation de Mapshow

En termes simples, mapshow est un outil permettant de visualiser des cartes de haute précision à l'aide de scripts python dans le framework Apollo.

Cet outil se trouve par défaut dans le répertoire "/apollo/modules/tools/mapshow".

Tout ce que vous pouvez faire est d'exécuter la commande suivante pour ajouter la bibliothèque à la bibliothèque d'exécution Python. Bien entendu, vous pouvez également l'exécuter directement dans ce répertoire sans ajouter d'environnement d'exécution.

source scripts/apollo_base.sh
usage: python mapshow.py [-h] -m MAP [-sl] [-l LANEID [LANEID …]]
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-m MAP, --map MAP Specify the map file in txt or binary format
-sl, --showlaneids Show all lane ids in map
-l LANEID [LANEID …], --laneid LANEID [LANEID …] Show specific lane id(s) in map

En suivant les étapes ci-dessus, une toute nouvelle carte de haute précision a été entièrement affichée dans DreamView+ en moins de dix minutes .

(Cette photo a été marquée et floue)

Étant donné que la version 9.0 dispose de l'outil de visualisation DreamView+, pour les développeurs, on peut dire qu'elle a une paire d'ailes dans le développement quotidien, résolvant les problèmes précédents de visualisation et de déploiement et de planification d'environnements virtuels.

Expérience après avoir utilisé la version bêta de la plate-forme ouverte Apollo 9.0

J'ai entendu parler du mot Apollo il y a quelques années, et les gens de l'industrie l'appellent « Apollo ». Lorsque je suis entré en contact avec la vision par ordinateur, j'étudiais une bibliothèque visuelle telle qu'opencv. À cette époque, je pensais au moment où nous, en Chine, serions capables de mettre en œuvre des algorithmes de vision par ordinateur et des plates-formes d'exploitation de visualisation ainsi que la documentation complète. plate-forme et plate-forme de simulation derrière eux.Service "One Chain". Après avoir essayé la version bêta 9.0 de la plateforme ouverte Apollo, j'ai pensé que notre Chine continentale avait déjà réalisé un système qui transcende le monde. Je pense que la prise en charge du nouveau radar à ondes millimétriques 4D permettra aux développeurs de sélectionner un capteur auxiliaire rentable en plus du système dominé par des algorithmes de perception visuelle. Basé sur l'algorithme original de traitement des nuages de points lidar, il existe une autre couche de nouvel algorithme architecture.

Concernant la construction de la communauté de développeurs Apollo Studio, on peut dire que nous, les développeurs qui aiment le domaine de la vision par ordinateur, avons trouvé leur propre maison. Son intention initiale est de "communauté d'apprentissage et de pratique à guichet unique", ce qui est différent de la communauté de développeurs de plates-formes ordinaires. La différence est qu'elle met en œuvre un service « à guichet unique », comprenant : la construction de documents/cours [Apprentissage] - Expériences [Pratique] - Concours [Vérification], le parcours d'apprentissage du développeur. Je crois que c'est ce que nous développons Le système de service communautaire est ce dont nos lecteurs ont le plus besoin et c'est ce qui nous est le plus utile.

Concernant la sortie de DreamView+, c'est ce qui m'enthousiasme le plus et le plus choqué par la partie logicielle de la version 9.0 de la plateforme ouverte Apollo. Je pense qu'il s'agit d'une mise à jour épique pour les développeurs dans le domaine de la conduite autonome habitée. Avant cela, il n'existait pas de système d'interaction IHM hautement personnalisé, les développeurs ont donc dû combiner le domaine de la conduite intelligente avec le domaine du cockpit intelligent. conception, tout en augmentant la complexité du système, il est également nécessaire de maintenir un ensemble complet de plates-formes de communication logicielles système pour prendre en charge l'application commerciale des systèmes de conduite intelligents et des systèmes interactifs intelligents. La sortie de DreamView+ permet aux développeurs d'expérimenter la solution de mise en œuvre technique « conduite en cabine intégrée » directement hors de la boîte sans avoir à passer par les étapes compliquées auparavant, permettant aux développeurs d'acquérir une paire d'ailes pendant le processus de développement et d'entrer. le modèle du « canal vert ».

Bref, la plateforme ouverte Apollo version 9.0 mise à jour par l'équipe Baidu Apollo m'a réservé beaucoup de surprises : ces surprises sont ce que veulent nos développeurs, ce que veulent les entreprises chinoises et ce que veut l'industrie mondiale !

mes attentes

J'espère que de nombreux développeurs comme moi passionnés par la vision par ordinateur pourront rejoindre la communauté de développeurs Apollo de Baidu, apprendre et progresser avec de nombreuses personnes partageant la même passion et élever le domaine de la conduite autonome en Chine à un niveau supérieur.
J'espère que l'équipe Baidu Apollo pourra continuer à essayer de meilleures innovations et à innover avec de meilleurs produits emblématiques de l'époque tout en maintenant mieux la communauté des développeurs et d'autres technologies, car aux yeux de la nouvelle ère, il n'y a pas de meilleur, seulement du meilleur.
On espère que les entreprises dirigées par de nouvelles industries pourront maintenir une mentalité gagnant-gagnant et travailler avec des équipes technologiques de pointe comme l'équipe Xiang Baidu Apollo pour créer des industries appartenant à la nouvelle ère.

Si mes attentes peuvent apporter de meilleurs progrès aux prochaines innovations et pratiques de l'équipe Baidu Apollo, de nombreux développeurs et de nouvelles entreprises dirigées par l'industrie, j'en serai profondément honoré !