序文
Apollo は、Baidu が開発した自動運転プラットフォームです。これは、認識、意思決定、計画、制御などのコア機能に加え、地図、測位、シミュレーション、データ管理などのサポート ツールを提供する包括的な自動運転ソリューションです。
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アポロの歴史
2017 年 4 月の Apollo オープン計画の発表から数えて、5 年間の開発期間を経て、Apollo は 12 のバージョンをリリースし、最新バージョンは Apollo 8.0 です。この 5 年間、Apollo はさまざまな方法で革新を続けてきました。開発プロセス全体は 3 つの段階に分けることができます。
第 1 段階は、初期のクローズドフィールド追跡自動運転からバージョン 2.0 の単純な都市道路条件までであり、Apollo は基本的な自動運転機能とインフラストラクチャを確立しました。
第 2 段階は、バージョン 2.5 限定領域ビジョン高速からバージョン 6.0 教育バージョン (EDU) までであり、Apollo は豊富なシーン アプリケーション機能と開発経験を蓄積してきました。
第 3 フェーズはバージョン 7.0 から始まり、Apollo は、開発者の実際のニーズから始めて、プロジェクトの使いやすさを改善し、より多くの開発者が Apollo をより良く、より速く使えるように支援することに重点を置きました。アップグレードするたびに、オープン自動運転プラットフォームの機能の境界が多面的に拡張されます。
この継続的なアップグレード プロセスにおいて、Apollo は新機能の追加、性能の向上を継続し、徐々に幅広いアプリケーション シナリオをカバーして、自動運転技術の開発と普及を促進します。
Apollo 8.0の新機能
12 月 28 日、Baidu の Apollo オープン プラットフォームは、Apollo 自動運転オープン プラットフォームの新しいアップグレード バージョンである Apollo 8.0 をすべての開発者向けに正式にリリースしました。これにより、プラットフォームの使いやすさがさらに強化され、開発者の操作が容易になりました。
Apollo 8.0 バージョンでは、次の機能がアップグレードされました。
パッケージ管理
バージョン 8.0 では、モジュール間の依存関係が再整理され、各モジュールを管理および公開するためのソフトウェア パッケージの概念が導入され、大規模なダウンロード、オンデマンドの使用不可、ダウンロードおよびインストール時の長いコンパイル時間の問題が最適化されています。アップデートでは、より多くの開発者が Apollo をより良く、より速く使用できるようにするために、アプリケーション シナリオに基づく拡張ソリューションがリリースされました。
それは主に次の側面に反映されます。
- モジュール構造が明確になり、学習閾値が低くなります。
- より高速な展開方法により、コンパイル効率が向上します。
- より便利な拡張スキーム、二次拡張、検証、実践に便利。
知覚フレーム
開発者が認識モジュールの開発効率を向上できるよう、Apollo 8.0 は、データ、モデル、フレームワーク、検証の 4 つの主要なリンクにおいて改善された、エンドツーエンドの自動運転認識開発プロセスの完全なセットを提供します。 、Lan のタスク プロセスとツールの最適化を繰り返しながら、開発者が自動運転知覚の開発、展開、検証を迅速に実現し、知覚開発の効率を向上できるように支援します。
それは主に次の側面に反映されます。
- 明確なタスクパイプライン、さまざまなアルゴリズムプラグイン。
- 新しいモデルトレーニング、使いやすい深層学習モデル。
- 効率的なモデル管理と便利なモデル検証。
ツールチェーン
自動運転開発プロセスのニーズをさらに満たし、開発者の研究開発効率を向上させるために、Apollo 8.0 は開発者の課題と要求を組み合わせて、開発者の研究開発プロセスをスピードアップするためのより包括的で使いやすいツールチェーンを提供します。 Apollo をより良く、より速く使い始めましょう。
それは主に次の側面に反映されます。
- 新しい完全な PnC ツール チェーン。
- 知覚結果の便利な視覚化ツール。
- Dreamview 設定センター。
まとめ
Apollo 8.0 は、「新しいアーキテクチャ」と「新しい機能」という 2 つの重要な側面から包括的にアップグレードされており、開発者が Apollo オープン プラットフォームをより良く、より早く慣れて使用できるように、開発者の実際のニーズに基づいて改良されています。Apollo Open Platform 8.0 のリリースにより、Apollo Open Platform はエンジニアリングの使いやすさの点で再び大きく前進し、操作の難しさと運用コストの閾値が下がり、より多くの開発者が簡単かつ便利に Apollo を使い始めることができます。オープンプラットフォーム、自動運転技術分野へ。
クラウドエクスペリエンス
クラウド ラボは実際の Apollo オペレーティング環境に基づいており、開発者は実験マニュアルに従ってクラウド環境で Apollo を体験できます。ここでは、ワンクリックで実験環境を開始し、実際の自動運転シーンを体験できるほか、詳細な実験マニュアルも参照できます。
次の実験リストは、あなた自身の経験のために使用できます。
コンテンツの品質を確認するために、ランダムに実験を行ってみましょう。
実験内容、実験目的、実験プロセスが全員にわかりやすく整理されていて、とても丁寧です！もう一度下にスワイプすると、実験現象も全員に整理されています。現象から本質が見えるという言葉があるように、本質を直接全員に伝えるのとは違います。これは素晴らしいことです。
早速体験してみませんか？
パッケージのインストール
ドキュメントを参照して自分でインストールできます。いくつかのインストール コマンドについて説明します。
Ubuntu Linuxをインストールした後は、関連ソフトウェアを忘れずに更新してください
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
Apollo 環境管理ツールをインストールし、apt ソースを忘れずに追加します。
sudo bash -c "echo 'deb https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/neo/beta bionic main' >> /etc/apt/sources.list"
wget -O - https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/neo/beta/key/deb.gpg.key | sudo apt-key add -
sudo apt update
要約する
Apollo プラットフォームはフルスタックの開発環境を提供し、開発者はプラットフォーム上で自動運転関連のアルゴリズム研究、ソフトウェア開発、システム統合を行うことができます。LIDAR、カメラ、ミリ波レーダーなどのさまざまなハードウェア デバイスやセンサーをサポートしており、さまざまなタイプの車両と統合できます。
Apolloプラットフォームのコアモジュールの1つが、さまざまなセンサーデータに基づいた高精度測位を実現するApollo測位システムです。もう 1 つの重要なモジュールは、車の周囲の物体や道路状況の認識を実現するために、さまざまなセンサーを通じて環境情報を取得および処理する Apollo 認識システムです。さらに、Apollo は、リアルタイムの意思決定と経路計画のための意思決定システムと計画システムも提供します。
Apollo は、完全なオープン プラットフォームとして、シミュレーション環境、データセット、アルゴリズム ライブラリ、開発ドキュメントなどの豊富な開発ツールとリソースも提供し、開発者が自動運転システムをより効率的に開発およびテストできるようにします。
活動
2023 Spark Training [Perception Special Camp] は、Apollo 開発者コミュニティの伝道者によって作成されました。新しい知覚コースはオンラインです。4 つのレッスンで、Perception 2.0 の使用と開発を開始できます!
活動の説明
学習方法
時間割
活動賞
登録方法
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