探索Apollo：引领自动驾驶的未来，揭秘其版本升级与强大功能

爱编程的张兔兔
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概述

  Apollo (阿波罗)是一个开放的、完整的、安全的平台，Apollo 是一种高性能、灵活的架构，可加速自动驾驶汽车的开发、测试和部署。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。

  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。

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。

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Apollo版本变迁

1.0

  阿波罗 1.0，也称为自动 GPS 航点跟踪，在封闭的场地（例如测试跑道或停车场）中工作。此安装对于确保 Apollo 与您的车辆完美配合是必要的。下图列出了 Apollo 1.0 中的各个模块。

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1.5

Apollo 1.5 用于固定车道巡航。随着激光雷达的加入，采用该版本的车辆现在可以更好地感知周围环境，并可以更好地绘制其当前位置并规划其轨迹，以便在其车道上更安全地操纵。注意，黄色突出显示的模块是 1.5 版的新增或升级。

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2.0

Apollo 2.0 支持车辆在简单的城市道路上自动驾驶。车辆能够安全地在道路上巡航，避免与障碍物发生碰撞，在红绿灯处停车，并在需要时改变车道以到达目的地。注意，红色突出显示的模块是 2.0 版的新增或升级。

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2.5

Apollo 2.5 允许车辆在地理围栏的高速公路上自主行驶，并带有用于障碍物检测的摄像头。车辆能够保持车道控制、巡航并避免与前方车辆发生碰撞。

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3.0

Apollo 3.0 的主要重点是为开发人员提供一个平台，以便在封闭的场地低速环境中进行构建。车辆能够保持车道控制、巡航并避免与前方车辆发生碰撞。

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3.5

Apollo 3.5 能够在复杂的驾驶场景中导航，例如住宅区和市中心地区。该车现在具有 360 度可视性，以及升级的感知算法，以应对城市道路不断变化的条件，使汽车更加安全和感知。基于场景的规划可以在复杂的场景中导航，包括住宅区和带有停车标志的道路中常见的无保护转弯和狭窄街道。

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5.0

Apollo 5.0 旨在支持地理围栏自动驾驶的批量生产。该车现在拥有 360 度可视性，以及升级的感知深度学习模型，以应对复杂道路场景不断变化的条件，使汽车更加安全和感知。基于场景的规划已得到增强，以支持其他场景，例如靠边停车和穿过裸露的十字路口。

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5.5

Apollo 5.5 通过引入路边到路边的驾驶支持，增强了之前 Apollo 版本中复杂的城市道路自动驾驶功能。有了这个新成员，Apollo现在离完全自主的城市道路驾驶又近了一大步。该车拥有完整的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，以应对复杂道路和路口场景的变化条件，使汽车更加安全和感知。

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6.0

  Apollo 6.0 融入了新的深度学习模型，以增强某些 Apollo 模块的功能。该版本与新增的数据管道服务无缝协作，以更好地为 Apollo 开发人员服务。Apollo 6.0也是第一个集成某些功能的版本，展示了我们对无人驾驶技术不断探索和实验的努力。

特点及更新：

  • 深度学习模型升级
  • 基于PointPillars的障碍物检测模型
  • 基于语义图的行人预测模型
  • 基于学习的轨迹规划模型
  • 全新的数据管道服务
  • 具有语义地图支持的低速障碍物预测模型训练服务
  • 基于PointPillars的障碍物检测模型训练服务
  • 控制分析服务
  • 车辆动态模型训练服务
  • 开放空间规划师分析服务
  • 完善的控制参数自整定服务
  • 无人驾驶研究 与 DreamView 集成的远程控制界面
  • 基于音频的紧急车辆检测系统
  • 升级的开发环境，包括构建和依赖项更新

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7.0

  Apollo 7.0融合了3个全新的深度学习模型，增强了Apollo采集和预测模块的能力。该版本引入Apollo Studio，结合数据管道，提供一站式在线开发平台，更好地服务Apollo开发者。Apollo 7.0还在前期仿真服务的基础上发布了PnC强化学习模型训练和仿真评估服务。

特点及更新：

  • 全新的深度学习模型
  • 基于PointPillars的Mask-Pillars障碍物检测模型
  • 基于交互式预测和规划评估器的TNT间预测模型
  • 基于SMOKE的太空障碍物检测模型
  • 阿波罗工作室服务
  • 实践环境服务
  • 车辆管理服务
  • PnC强化学习服务
  • 智能培训与评估服务
  • 扩展接口
  • 升级感知模块代码结构

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8.0

  Apollo 8.0部署致力于为自动驾驶开发者提供可扩展的软件框架和完整的开发周期。Apollo 8.0引入了易于重用的布局组织软件模块。Apollo 8.0通过结合模型服务、模型工具和最终的布局验证工具，整合了渔业开发的全流程。Apollo 8.0的渔业模块中还引入了另外3个新的深度学习模型。模拟服务升级，在Dreamview中集成本地模拟器，为PnC开发者提供强大的调试工具

特点及更新：

  • 可重复使用的软件包
  • 基于Package重新组织模块，以易于使用的方式提供功能
  • 基于套餐的快速安装体验，请参考安装-套餐方式
  • 支持定制和分享包
  • 全新的深度学习模型
  • CenterPoint，基于中心的两阶段3D障碍物检测模型
  • CaDDN，摄像头障碍物检测模型
  • BEV PETR，摄像头障碍物检测模型
  • 完整的感知发展过程
  • 支持Paddle3D提供模型训练服务
  • 通过标准化模型元提供模型部署工具。
  • Dreamview中提供可视化验证工具
  • PnC模拟服务升级
  • 通过在Dreamview中集成本地模拟器提供PnC调试工具
  • 支持在线场景编辑和Dreamview下载

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代码差异

相较于6而言

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相较于7而言

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包中加了许多GPU相关的模块

deps = if_gpu([
        "//modules/perception:install",
        "//modules/planning:install",
        "//modules/v2x:install",
        "//third_party/centerpoint_infer_op:install",
        "//third_party/paddleinference:install",
        "//third_party/caddn_infer_op:install",
    ],

install_src_files(
    name = "install_src",
    deps = if_gpu([
        "//modules/perception:install_src",
        "//modules/planning:install_src",
        "//modules/v2x:install_src",
        "//third_party/centerpoint_infer_op:install_src",
        "//third_party/paddleinference:install_src",
        "//third_party/caddn_infer_op:install_src",
    ],
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