Apollo开放平台8.0版文档

发布时间:2022-03-13 15:18:47

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阿波罗自动驾驶中文版官网文档Apollo开源平台文档。

您好,开发者,欢迎来到 Apollo 自动驾驶开放平台。

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。


发布背景


  2022年12月28日,百度举行了Apollo开放平台8.0线上发布会。会上,百度面向所有开发者,正式推出了Apollo自动驾驶开放平台的全新升级版本——Apollo开放平台8.0,进一步夯实了平台的易用性,让开发者操作更简单易上手。同时,百度Apollo也面向外界分享了在自动驾驶教育、生态合作伙伴等方面的最新进展。Apollo开放平台8.0的推出,再次让Apollo开放平台在工程易用性上向前迈进一大步,降低操作难度、操作成本的门槛,让更多开发者可以简单方便地上手Apollo开放平台、投身自动驾驶技术领域。目前,Apollo开放平台的开源代码量已超过75万行,并且汇聚了来自全球165个国家的10万多名开发者,拥有全球超220家生态合作伙伴。未来Apollo也期待与更多开发者及合作伙伴一起,不断拓展能力边界、探索自动驾驶技术和产业的更多可能性,一起“新新”向荣,聚力同行。


Apollo自动驾驶开放平台发展背景

 


  2013年,百度无人车项目起步,核心技术是“百度汽车大脑”,包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。

  2014年,百度美国研究院揭露了未来百度自动驾驶计划的核心方向——百度大脑。它可实现人与汽车 的语言互动,车辆定位,驾驶辅助甚至自动驾驶等功能。

  2015年12月10日,百度自动驾驶汽车在国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶,测试中最高速度达到100公里/小时。 2015年12月16日,百度自动驾驶汽车亮相第二届世界互联网大会。

  2016年6月,国家“十二五”科技创新成就展在北京展览馆举行,百度携自动驾驶汽车等人工智能产品亮相。2016年7月3日,百度与乌镇旅游签署战略协议,宣布双方将致力于在景区道路上实现Level4的无人驾驶。这是继百度无人车和芜湖、上海汽车城签约之后,首次公布与国内景区进行战略合作。

  2017年4月19日,百度在上海车展上宣布Apollo计划。将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台,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完整的自动驾驶系统。


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。

Apollo Roadmap.png

 

  Apollo 1.0: 循迹功能实现

  Apollo 1.0(也称为自动GPS航点跟踪)可在封闭的场地(例如测试跑道或停车场)中工作。 必须进行此安装,以确保Apollo与您的车辆完美配合。 下图列出了Apollo 1.0中的各个模块。

  Apollo 1.5:巡航功能

  Apollo 1.5适用于固定车道巡航。 通过添加LiDAR,具有该版本的车辆现在可以更好地感知周围环境,并且可以更好地绘制其当前位置并规划其轨迹,从而在车道上进行更安全的操纵。 请注意,以黄色突出显示的模块是1.5版的添加或升级。

  Apollo 2.0:城市避障换道信号灯停车

  Apollo 2.0支持在简单的城市道路上自动驾驶的车辆。 车辆能够安全地在道路上行驶,避免与障碍物碰撞,在交通信号灯处停车以及在需要时改变车道以到达目的地。 请注意,红色突出显示的模块是2.0版的新增或升级。

  Apollo 2.5:高速车道保持

  Apollo 2.5允许车辆通过摄像头在障碍物高速公路上自主行驶,以进行障碍物检测。 车辆能够保持车道控制,行驶并避免与前方车辆发生碰撞。

  Apollo 3.0:封闭园区低速控制

  Apollo 3.0的主要重点是为开发人员提供一个在封闭场所低速环境中进行构建的平台。 车辆能够保持车道控制,行驶并避免与前方车辆发生碰撞。

  Apollo 3.5:市区360环视

  Apollo 3.5能够导航复杂的驾驶场景,例如住宅区和市区。 该汽车现在具有360度可视性,并具有升级的感知算法,可以应对不断变化的城市道路状况,从而使汽车更安全,更醒目。 基于场景的计划可以在复杂的场景中导航,包括未保护的转弯和狭窄的街道,这些街道通常出现在居民区和带有停车标志的道路中。

  Apollo 5.0:360全面感知深度学习模型

  Apollo 5.0旨在支持地理围栏自动驾驶的批量生产。 该汽车现在具有360度可视性,并具有升级的感知深度学习模型,可以处理复杂路况的变化情况,从而使汽车更加安全和感知。 基于场景的计划已得到增强,以支持其他场景,例如,过马路和穿越交叉路口。

  Apollo 5.5:点到点城市自动驾驶

  Apollo 5.5通过引入路边对道路的驾驶支持,增强了先前Apollo版本中复杂的城市道路自动驾驶能力。有了这一新功能,阿波罗现在已接近自动驾驶城市道路驾驶的飞跃。该汽车具有完整的360度可视性,以及升级的感知深度学习模型和全新的预测模型,可应对复杂道路和交汇处场景的变化情况,从而使汽车更安全,更醒目。

  Apollo 6.0:迈向无人化自动驾驶

  Apollo 6.0在算法模块上,引入了三个新的基于深度学习的模型。在感知上,Apollo 6.0 实现了基于PointPillars的激光点云障碍物识别模型在预测上,Apollo 6.0 发布了基于语义地图的低速行人预测模型在规划上,Apollo 6.0 首次引入了基于语义地图的模仿学习。对v2x车路协同方案做了重大升级,首发对象级别的车端感知与路侧感知融合。

  Apollo 7.0:共创汽车机器人连接

  Apollo7.0实现了从代码到工具、从开源平台到工具化平台的里程碑式完整进化。在云端服务、开源软件、硬件开发、车辆认证四大开源平台基础上,Apollo 7.0提供了包括一站式实践云平台Apollo Studio、业内领先仿真服务、高效新模型在内的一系列升级,不仅代码全能力开放,更能提供自动驾驶全栈工具链,更易用、更领先、更高效的帮助开发者运用平台能力。

  云端服务平台层面,Apollo 7.0将6.0版本中深受开发者欢迎的“数据流水线”服务正式升级为Apollo Studio,涵盖开发者从上机到上车实践的全流程云端工具链,为开发者提供一站式实践平台体验。仿真平台层面,Apollo 7.0推出业界首个PnC强化学习模型训练与仿真评测平台,具有数据真实、功能强大、评测标准全面、架构可扩展等多重优势,有望为强化学习研究提供统一的验证标准。开源软件平台层面,Apollo7.0对感知和预测算法模块升级,引入MaskPillars、SMOKE、Inter-TNT三个基于深度学习的模型,有效减少漏检、抖动等问题。

  Apollo 8.0:易用包管理,开发全流程

  Apollo开放平台8.0主要从三方面进行了升级。第一,在工程框架上引入软件包管理机制,以软件包的方式组织和管理Apollo模块,让开发者可以按需下载、减少数据量,让安装部署所需的时间从“天”级别缩短至30分钟内,大大地降低了安装与工程扩展的门槛。第二,Apollo开放平台8.0在原有基础上升级了感知框架与开发流程,一方面新引入了3个基于深度学习的模型,进一步丰富了感知模型类型,并且有效提升了精度;另一方面开放了感知的全流程开发环节,从模型的训练、部署到验证各个环节,开发者除了能选择平台自带的模型之外,更可以基于自己的需求扩展更多模型。第三,Apollo开放平台8.0采用了全新的PnC工具链。


发展历程

  2017年4月19日,百度在上海车展上宣布“Apollo计划”。将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台,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完整的自动驾驶系统。

  2017年7月5日,在百度AI开发者大会(Baidu Create 2017)上,Apollo 1.0的开放细节,以及Apollo开放平台的整体战略和开放路线图正式对外公布。

  2017年9月20日,Apollo 1.5发布,开放障碍物感知、决策规划、云端仿真、高精地图服务、端到端的深度学习(End-to-End)等五大核心能力,并支持昼夜定车道自动驾驶。

  美国时间2018年1月8日,Apollo 2.0在BAIDU WORLD @LAS VEGAS2018上正式发布。Apollo平台云端服务、软件平台、参考硬件平台以及参考车辆平台四大模块首次全部开放,支持简单城市道路自动驾驶。

  2018年4月19日,“Apollo Meetup——Apollo 2.5开放技术发布会”在北京举行, Apollo 2.5版本全球首发。Apollo 2.5版本支持限定区域视觉高速自动驾驶,解锁高速公路场景。开放视觉感知、实时相对地图、高速规划与控制三大能力。同时Apollo 2.5提供了更低成本的传感器解决方案,通过基于摄像头的视觉感知方案,传感器成本可较此前降低90%,大大降低了自动驾驶研发门槛。

  2018年7月4日,百度AI开发者大会在北京国家会议中心举行,Apollo 3.0版本重磅发布。Apollo 3.0版本提供了量产园区自动驾驶解决方案,为开发者量产提供软件、硬件、安全、多模人机交互方面的全面升级的开放平台服务支持,开放技术架构全面升级。

  美国时间2019年1月8日,史上最新最强版本百度Apollo 3.5正式发布,为自动驾驶全行业在向全面落地的进发过程中提供更加优质的技术和服务。其能够实现复杂城市道路场景,让自动驾驶变成老司机,支持包括市中心和住宅小区场景等在内的复杂城市道路自动驾驶,包含窄车道、减速带、人行道、十字路口、无信号灯路口通行、借道错车行驶等多达十几种路况。

  2019年3月,百度Apollo发布全球首款自动驾驶开发套件——Apollo D-Kit。在Apollo成熟完备的供应链体系下,开发者获得低成本方案,进一步解决了测试车辆成本高昂的问题,不断加速自动驾驶研发进程。

  2019年7月3日,2019百度AI开发者大会发布Apollo 5.0,包括Apollo开放平台以及Apollo企业版两大升级。其中,Apollo开放平台重点升级十七大能力,开放数据流水线,向开发者开放包括智能数据采集器、开放合成数据集、大规模云端训练、自定义仿真验证器、开放数据应用集以及与Apollo开源平台无缝兼容在内的6大数据能力,打通数据采集、训练、验证和整体发布流程,使开发者可以通过云端30分钟完成一辆车的动力学标定,一周可完成百辆标定。

  2019年,Apollo自动驾驶开放平台重磅发布Apollo 5.5,核心亮点为开放“点到点城市自动驾驶”能力,这是全球范围内首次该能力的对外开放。

  2020年9月15日,百度联手央视新闻全程直播“万物智能—百度世界2020”大会。在自动驾驶分论坛上,百度Apollo宣布了Apollo最新版本——Apollo 6.0的发布。Apollo 6.0包括智能新模型,安全无人化,系统新升级,联动新服务,V2X车路协同五大功能。

  2021年4月,Apollo 6.0 EDU版本上线,Apollo 6.0 EDU秉承了Apollo开源开放的原则,通过开箱即用的套件帮助教育场景的开发者更易上手;智能的云端服务工具链,帮助开发者更高效地完成自动驾驶系统的搭建;而源自产业实践的丰富教育方案和应用,真正让产业与教学结合得更加紧密。

  2021年6月,百度Apollo已经成长为全球最活跃的自动驾驶开放平台,拥有全球生态合作伙伴超过210家,汇聚全球开发者 65000 名,开源代码数70万行。

  2022年12月,百度Apollo开放平台的开源代码量已超过75万行,并且汇聚了来自全球165个国家的10万多名开发者,拥有全球超220家生态合作伙伴。


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。

  • 硬件设备平台:帮助开发者解决 Apollo 自动驾驶系统搭建过程中的线控车辆以及传感器等硬件设备问题;对于车辆硬件设备而言,又包括认证线控车辆和开放车辆接口标准两个部分。对于其他硬件设备而言,包括传感器、计算单元等各类参考硬件和硬件标准。详细信息可以参考 Apollo 硬件开发平台

  • 软件核心平台:Apollo 软件核心平台提供了自动驾驶车端软件系统框架与技术栈。其包括底层的操作系统,中间层的实时通信框架,以及上层的自动驾驶应用层,如感知、预测、规划、控制、定位等。

  • 软件应用平台:Apollo 软件应用平台提供了面向不同应用场景的工程以及自动驾驶应用模块的能力扩展。通过应用平台层,开发者可以更方便得基于Apollo各模块能力进行裁剪组合并扩展。

  • 云端服务平台:Apollo 云端服务平台提供了自动驾驶研发过程中的研发基础设施,提升自动驾驶研发效率。

    自动驾驶与传统互联网软件研发不同,一是实车测试成本高,二是数据量非常大。而一套能够满足自动驾驶开发流程需求,并提升研发效率的研发基础设施就非常之重要。

    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。

Apollo 8.0 架构图.png

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。

以前版本的架构图,请参考 各个版本的架构图

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 。

  • 基于 Apollo 可视化交互工具 Dreamview 做本地的PNC仿真实践。

  • 基于云端仿真平台 Dreamland 的在线仿真实践。

  • 基于 Apollo 可视化交互工具 Dreamview 做感知开发调试实践。

在硬件的选型上,开发者可以参考 Apollo硬件开发平台 和 Apollo开放车辆认证平台 来搭建自己的自动驾驶系统硬件;为了更加省心,推荐您使用底盘和传感器套件一体的 Apollo D-KIT。开发者搭建自动驾驶车辆的过程中,也可以使用 Apollo Fuel 自动驾驶研发云 来完成诸如车辆动力学标定、传感器标定等搭建流程,以提升研发效率。

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

  • 发版说明:每次发版更新内容的简介。

  • 安装说明:关于如何安装 Apollo 软件包以及源码的说明文档。

  • 使用指南:概述上机实践及上车实践。通过上级实践,可以方便的进行感知、决策规划等各模块开发与仿真验证。上车实践介绍 Apollo 车辆适配流程,你可以掌握自动驾驶线控设计,并最终开发出适配 Apollo 的线控车辆。之后,通过车辆硬件集成、标定、循迹流程,可以完成车辆集成闭环验证。最后,通过实车自动驾驶闭环流程,可以了解车辆安全操作、测试流程以及定位、控制调车。

  • 应用实践:介绍自动驾驶通信的应用实践案例以及上车实践操作。

  • 数据格式:解释 Apollo 各模块间通信的 channel 的数据格式以及各模块配置参数的含义。

  • 软件包简介:解释 Apollo各种软件包区别及使用软件包二次开发的实践操作。

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。

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。

文档意见反馈

如果您在使用文档的过程中,遇到任何问题,请到我们在【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。


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