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起源
百度2013年开始布局自动驾驶,2017年推出全球首个自动驾驶开放平台Apollo。目前百度Apollo已经在自动驾驶、智能汽车等领域拥有业内领先的解决方案。
成就
截止2023年12月,自动驾驶出行服务平台萝卜快跑累计订单量500+万。计划至2023年底将萝卜快跑自动驾驶出行服务,开放至10+个城市。
影响力
拥有全球生态合作伙伴超过220家,汇聚全球开发者100,000名,开源代码数75万行,从自动驾驶领域扩展到整个智能交通体系。
Apollp 发布七周年了,很多的开发者通过阿波罗的开放平台走进了自动驾驶的领域。随着技术的发展和产业应用的落地,越来越多的企业对 Apollo 的应用提出了更多的要求。因此, Apollo 提出了 Apollo x 企业自动驾驶解决方案,同时提供了生态的参考硬件以及开发调试工具。同时,社区提供了包括,课程、赛事等多项的运营活动,让开发者更快、更便捷的进行自动驾驶的学习。
更多信息可以查看:https://apollo.baidu.com/community/article/1262
Apollo X企业解决方案是一套专为企业客户量身定制的方案,它包括了Application X企业预制套件和Studio X企业协同工具链,旨在帮助企业快速实现自动驾驶产品的自研与落地。
Apollo X 企业自动驾驶解决方案提供预置套件、硬件选型、研发运维工具链等,解决自动驾驶企业痛点,助力快速落地应用。
关注企业应用落地的关键因素有三个:第一是效果、第二是人效、第三是成本。
在效果部分,Apollo 提供了自动驾驶开箱即用的自动驾驶能力,提供稳定可靠的自动驾驶系统。可以让让开发者和使用者很快的就可以完成系统的搭建。
在人效部分,Apollo 主要通过在基础框架层,通过软件包管理,让开发者和使用者快速完成上手,包括系统的部署和研发,同时通过提供接口参数调用。等各种方式让开发者和使用者可以灵活的进行场景开发,可以快速完成场景车辆的适配。以及场景应用的开发。同时,Apollo 也会提供配套的研发和运维的工具。因此,基于产业实践的人驾云驾车的开发模式,Apollo 提供了包括功能研发,实车闭环,数据管理等完整的开发工具链。最后在成本部分,尤其是硬件成本,是我们量产落地过程中非常关注的要素。在这部分 Apollo 为我们提供了参考的硬件套件。
除了自研,自主研发和适配之外,Apollo 也构建了共享的硬件生态,可以让更多的厂商,合作伙伴。一起加入到硬件的适配和研发里面,让大家有更多的硬件选型。
对于构建系统阶段,Apollo 提供的是自动驾驶场景集加软件以及部分的这个技术支持。
在构建系统完成后,还要进行车辆和传感器的适配等工作,以及硬件的选型的事情,这个时候 Apollo 对硬件部分提供了参考硬件,软件部分提供了自动驾驶的系统套件。工具部分除了调试工具之外,还提供了地图的标定工具以及车辆适配的工具,可以快速完成车辆和传感器的适配工作。
同时 Apollo 也提供技术培训加人才招聘的方式,让客户在技术能力,产品能力和组织能力进行全方位的提升。
覆盖多 ODD 与多场景作用流程需求,Apollo 经过长时间的积累以及行业标准的研究以及和合作伙伴讨论形成了比较标准和完整的 ODD 的分析体系,Apollo 希望把这些流程抽象成作业流程,以便于让使用者和开发者更加清楚和明白,容易理解转换成自动驾驶的功能要求。
1. 多融合定位提升园区场景稳定性和适用性
在一般情况下,用 rtk 定位,在开阔区域是没有问题的,但是在实际的落地场景中,有很多情况是存在建筑物和树木的遮挡的,以及存在部分的时候,是室内的作业。那么,这个时候 rtk 的定位是不能很好的解决问题,所以这一块 Apollo 也是对定位功能进行了大幅度的增强。目前已经可以支持 rtk 和 slam 激光雷达融合定位。在部分遮挡以及室内部分室内的场景里面有很好的表现。
2. 面向园区的多传感器方案与预训练模型
Apollo 支持的是目标检测,目标追踪,同时对于一些意外情况也有支持。然后投影仪池对于一些影响感知的一些 ODD 的条件,比如说小雨,小雪也有一定支持,同时对于一些小目标的识别,比如垃圾识别这部分,Apollo 经过多元传感器的融合取得了不错的效果,同时关于传感器的选择部分,默认的配置是一个这个 16 线的雷达,同时也可以基于自己的需要进行一个重新的调整和适配。
3. 基于实时异常监测和处置功能安全机制
这是在 9.0 上面新增的功能,提供了完整的功能,安全的体系。可以通过这个数据的监测,通过监数据异常值的定义,通过这些定义得到故障的等级,基于不同的故障等级给予急刹缓刹等一些具体的操作。可以支持包括硬件,软件,网络,车体等各全方面的功能检测,同时包括,碰撞预警等一系列主动安全的测试。
4. 自研自动驾驶高性能通信框架 Cyber RT
这部分,是 Apollo 专门为自动驾驶量身定制的,并且已经经过了产业级的一个商业应用,它的表现都是非常优秀的。
1. 高性价比套件+丰富生态硬件选型
去年 Apollo 就发布了核心硬件套件 arm 架构的 Orin 芯片,同时对于 Orin 以及双 Orin,目前也是有一些支持的计划,同时还包括其他的国产化芯片,目前已经有了一些探索和这个尝试。
然后是关于计算单元配套的相机这一块,包括和速腾、合赛、雷神等一系列厂商进行合作,目前已经把主流的一些传感器都已经完成了接入和适配。
功能研发工具:提供从算法开发到车辆动力学模拟的全套工具,支持快速迭代和仿真测试。
实车闭环工具:通过实车模式、状态监测和版本管理,实现从研发到实车测试的无缝对接
数据管理工具:智能采集、数据挖掘和标注管理,为模型算法迭代提供强有力的数据支持。
Apollo X 企业自动驾驶解决方案,专为企业自动驾驶产品开发而设计。集成了多场景的Application X套件和全周期的Studio X工具链,从算法开发到实车测试,提供一站式支持。这一方案以高性能和可靠性为核心,助力企业快速实现自动驾驶技术的商业化落地,推动智能化未来。Apollo X 企业自动驾驶解决方案,加速企业场景应用落地。
模式导向的多场景工作流: 感知、PNC、实车模式、高度优化、简便高效
自由拖拽式面板: 高度定义,满足不同使用习惯和需求
资源中心: 更易获取更丰富,按需一键取用,资源库持续扩展
Camera 标定: 标定板标定,精度高;覆盖不同焦距相机,标定时长分钟级
Lidr 标定: 支持多 lidar 自动标定,覆盖不同线束雷达,标定效率高
动力学标定: 操作简单,可视化展示,无需专业知识即可使用
效率高: 2KM 道路采集及细节绘制可在 2-3 小时内完成
易用性好: 点开始结束即可采集,描边即可绘制地图,上手迅速
兼容性强: 地图文件可供 Apollo9.0、8.0、6.0者版本使用
快速验证: 便捷接入算法、使用丰富场景库、批量开发测试、查看公共率
提供迭代效率: 缩短多轮迭代的时长,批量回归测试查看结果
兼容性强: 支持 OpenSCENARIO 文件格式
智能采集更高效: 支持路测 Case 的自动记录及回传,支持回放用于排查定位,提供问题发现及解决效率
模型算法易迭代: 支持数据挖掘、标签管理及标注管理,快速转换为仿真场景集合训练数据,实现模型与算法的高效迭代
Apollo 开放平台秉承其核心理念——开放能力、共享资源、加速创新、持续共赢,致力于推动自动驾驶技术的革新与发展。通过开源协作,我们降低了技术门槛,促进了广泛的技术共识,并针对企业需求和人才培养提供了全面的商业解决方案,通过共享资源和能力,激励开发者参与共建,有效连接市场需求。
为了深化并持续推进生态共创合作,Apollo 在现有伙伴关系基础上,推出了全新的共创会员伙伴计划。加入共创会员合作伙伴将有机会一起分享到广阔的商业市场机遇,同时也需要反哺社区,与 Apollo 一起共建生态根基。我们相信,通过这样的共创合作,Apollo开放平台将能够与社区成员一起,实现技术的突破,推动整个自动驾驶生态系统的发展。
Apollo 开放平台七周年之际,针对企业自动驾驶解决方案做了简单的介绍。首先,介绍了企业解决方案与开源项目的区别,并指出企业在应用自动驾驶时面临的痛点,如系统搭建困难、二次开发成本高、硬件选择少等。然后,详细介绍了 Apollo X 企业自动驾驶解决方案,包括提供预置套件、推荐硬件选型、提供完整的研发和运维工具链等,以帮助企业更快地完成自动驾驶的应用落地。最后,强调了解决方案的关注点,包括效果、人效和成本,并提供了相应的支持和服务。
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