【Apollo】阿波罗自动驾驶技术:引领汽车行业革新

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【Apollo】阿波罗自动驾驶技术:引领汽车行业革新,Apollo的学习录,自动驾驶,人工智能,机器学习
前言

  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。


📕作者简介:热爱跑步的恒川,致力于C/C++、Java、Python等多编程语言,热爱跑步,喜爱音乐的一位博主。
📗本文收录于Apollo的学习录系列,大家有兴趣的可以看一看
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   Apollo开放平台是一个开放的、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,目前已经升级迭代到Apollo beta 版本。

在自动驾驶功能开发中,仿真对自动驾驶的重要性不言而喻,如:

  • 低成本:仿真的路测成本是实际路测成本的大概1%,甚至更少
  • 高灵活:在实际路测中,遇到极端情况是很小概率的事件,而且不安全。

  而在仿真系统里,工程师可以通过手工编辑或自动生成来测试众多极端情况,保证在实际路测前有充分的验证。接下来,我们就利用下面的内容,在云端以播放数据包的场景为例带着大家快速上手体验 Apollo Dreamview

云端体验

  云端仿真环境为大家提供一个无需下载安装即可体验仿真调试功能的环境,整个过程无需任何安装步骤,大家可以快速上手体验。

步骤一:登录云端仿真环境

  您可以直接登录百度 Apollo 开发者社区,登录云端仿真环境进行实验。

  1. 登录 Apollo Studio 开发者社区。

  2. 选择 学堂 > 云实验室。
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  3. 在实验列表单击【使用DreamView播放离线数据包】实验,进入云实验详情页。【Apollo】阿波罗自动驾驶技术:引领汽车行业革新,Apollo的学习录,自动驾驶,人工智能,机器学习

  4. 单击 开始实验,即可进入实验环境。【Apollo】阿波罗自动驾驶技术:引领汽车行业革新,Apollo的学习录,自动驾驶,人工智能,机器学习

步骤二:打开DreamView

  在实验室终端模拟器,运行 DreamView 可视化交互系统启动指令。

bash scripts/apollo_neo.sh bootstrap

操作示意图如图所示:
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单击上方 Dreamview 按钮进入 Dreamview 界面:
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DreamView 运行成功界面
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步骤三:播放离线数据包

  在当前的终端模拟器下,继续输入并执行cyber播放数据包指令。

cyber_recorder play -f /apollo/data/bag/demo_3.5.record

操作示意图如图所示:
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  完成通过 cyber 播放数据包的指令,出现如图所示界面后,此时通过 Dreamview 可视化交互系统即可看到运行的数据包,如图所示:
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步骤四:PNC Monitor 内置的数据监视器

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步骤五:cyber_monitor 实时通道信息视图

打开新的终端模拟器,输入并执行cyber指令。

cyber_monitor

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退出 cyber_monitor:Control + C。

更全面的Apollo社区官网文档
  Apollo社区官网文档,主要为新手开发者提供Apollo相关介绍、以及上机场景和上车场景的实践说明,让新手开发者能快速了解Apollo并上手实操。在8.0中,我们优化了社区官网文档的结构,从开发者使用场景出发,针对不同场景提供应用实践案例指导以及扩展开发指导。
【Apollo】阿波罗自动驾驶技术:引领汽车行业革新,Apollo的学习录,自动驾驶,人工智能,机器学习
  社区官网文档:https://apollo.baidu.com/community/Apollo-Homepage-Document/Apollo_Doc_CN_8_0。
  另外还有活动任务《星火培训》:星火培训。
  Apollo 8.0从“新架构”、“新能力”两个重要层面进行了全面升级,从开发者的实际需求出发进行改良,帮助开发者更好、更快地熟悉和使用Apollo开放平台。此次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。


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