[Baidu Apollo] Изучение автономного вождения: блог-руководство, в котором глубоко анализируется архитектура открытой платформы Apollo.
[Baidu Apollo] Изучение автономного вождения: блог-руководство, в котором глубоко анализируется архитектура открытой платформы Apollo.

представлять

Открытая платформа Apollo — это открытая, комплексная и безопасная платформа, которая поможет партнерам в автомобильной промышленности и сфере автономного вождения быстро создать собственную систему автономного вождения путем объединения транспортных средств и аппаратных систем. Она была обновлена ​​до бета-версии Apollo.

Архитектура открытой платформы Apollo

Открытая платформа Apollo представляет собой четырехуровневую архитектуру, которая включает платформу сертификации транспортных средств, платформу разработки оборудования, платформу программного обеспечения с открытым исходным кодом и платформу облачных сервисов. На основе этой четырехуровневой архитектуры разработчики могут быстро создать собственную систему автономного вождения.

1. Платформа сертификации транспортных средств

Платформа сертификации транспортных средств помогает разработчикам решать проблемы с транспортными средствами с проводным управлением при создании системы автономного вождения Apollo, включая сертификацию транспортных средств с проводным управлением и стандарты открытого интерфейса транспортных средств.

1.1 Стандарты интерфейса открытого автомобиля

Стандарты интерфейса открытого транспортного средства обеспечивают Apollo Протокол проводного управления и инструкцию по разработке, на основе этого разработчики могут разработать и адаптировать собственное шасси электродистанционного управления. Apollo система. подробный Apollo Протокол управления проводом и открытую инструкцию по эксплуатации можно просмотреть. Как разработать шасси, адаптированное к системе Apollo

1.2 Сертифицированные автомобили с проводным управлением

Сертифицированные автомобили с электронным управлением обеспечивают Apollo Соответствие сертификации открытой платформы Apollo Стандартные транспортные средства с открытым интерфейсом и проводным управлением. Разработчики могут создавать системы автономного вождения, приобретая соответствующие транспортные средства. Если вас интересуют сертифицированные транспортные средства с проводным управлением, вы можете просмотреть Открытая платформа сертификации транспортных средств ApolloПолучить дополнительную информацию。

2. Платформа разработки оборудования.

Платформа разработки оборудования помогает разработчикам решать Apollo Он обеспечивает решения проблем с аппаратным оборудованием, таким как датчики и вычислительные блоки, при создании системы автономного вождения. Apollo Адаптация к различным аппаратным устройствам и драйверам. Адаптированное оборудование можно разделить на Apollo Адаптация платформы и Apollo Платформа разработки аппаратного обеспечения адаптируется к двум категориям. Для получения подробной информации, пожалуйста, обратитесь к Платформа разработки оборудования Apollo

2.1 Адаптация платформы Apollo

Аппаратное обеспечение для адаптации платформы Apollo прошло замкнутое тестирование программного и аппаратного обеспечения команды Apollo и может обеспечить полную поддержку программного обеспечения верхнего уровня.

2.2 Адаптация платформы разработки аппаратного обеспечения Apollo

Аппаратное обеспечение, адаптированное к платформе разработки аппаратного обеспечения Apollo, означает, что оборудование прошло проверку сбора данных командой Apollo, но разработчикам необходимо самостоятельно завершить замкнутое тестирование и проверку программного обеспечения верхнего уровня Apollo.

2.3 Программная платформа с открытым исходным кодом Apollo

Apollo Программная платформа с открытым исходным кодомпредоставил Автономное Платформа системы программного обеспечения вожденияCar и стек технологий. Он включает в себя базовую операционную систему и платформу среднего уровня. связи в реальном время и верхний уровень приложений автономного вождения。

2.4 Базовая операционная система

Базовая операционная система использует операционную систему Ubuntu и в настоящее время поддерживает Ubuntu 18.04 и выше.

2.5 Уровень связи в реальном времени

Средний уровень связи в реальном времени использует технологию Apollo, разработанную специально для приложений автономного вождения. Cyber RT。Apollo Cyber​​ RT Это высокопроизводительная среда выполнения с открытым исходным кодом, разработанная специально для сценариев автономного вождения. Он был значительно оптимизирован для обеспечения высокого уровня параллелизма, низкой задержки и высокой пропускной способности автономного вождения. О Кибер RT Характеристики и использование можно посмотреть Платформа связи в реальном времени Cyber RT

Уровень приложений автономного вождения

Высший уровень Уровень приложений автономного вождения обеспечивает восприятие, прогнозирование, планирование, контроль и т. д. Автономное Основной модуль процесса управления вождением, V2X Модуль совместной работы, а также Monitor и Guardian и другие модули функциональной безопасности. Подробное описание вышеуказанных модулей см. Основной модуль автономного вождения。в то же время,на прикладном уровне Apollo Он также предоставляет модуль визуального взаимодействия человека с компьютером. DreamView Модуль взаимодействия человека с компьютером, разработчики могут DreamView Получите возможность просматривать выходную визуальную информацию текущего модуля автономного вождения транспортного средства, отслеживать состояние системного программного и аппаратного модулей, отлаживать модуль автономного вождения и управлять модулем транспортного средства в режиме реального времени.

3. Платформа облачных сервисов Apollo

Платформа облачных сервисов Apollo обеспечивает инфраструктуру исследований и разработок в процессе исследований и разработок в области автономного вождения, чтобы повысить эффективность исследований и разработок в области автономного вождения. Автономное вождение отличается от традиционной разработки программного обеспечения через Интернет. Во-первых, стоимость реальных испытаний транспортных средств высока, а во-вторых, объем данных очень велик. Очень важно иметь набор инфраструктуры исследований и разработок, которая может удовлетворить потребности процесса разработки автономного вождения и повысить эффективность исследований и разработок. Платформа облачных сервисов Apollo решает проблему эффективности использования данных через облако, снижает стоимость реальных испытаний транспортных средств за счет сочетания с моделированием и может значительно повысить эффективность исследований и разработок в области автономного вождения на основе Apollo. Что касается процесса исследований и разработок, автомобильный терминал Apollo генерирует открытый набор данных через сборщик данных и генерирует различные модели и конфигурации транспортных средств посредством крупномасштабного кластерного обучения в облаке. Затем он проверяется посредством моделирования и, наконец, развертывается на Apollo. автомобильный терминал для бесшовного подключения. Весь этот процесс фактически включает в себя два цикла итераций: один — итерация конфигурации модели, а другой — итерация кода, оба управляются данными.

Итерация конфигурации модели, управляемой данными

В основном это облако исследований и разработок Apollo Fuel, которое обеспечивает интеграцию автономных транспортных средств и обучение моделей. Apollo Fuel Cloud предоставляет интегрированные сервисы инструментов, такие как калибровка транспортных средств, калибровка датчиков и оценка управления, а также сервисы инструментов, такие как создание виртуальных полос движения. Собирайте данные через интеллектуальный сборщик данных Fuel Client на стороне транспортного средства, управляйте облачным сервисом инструментов для создания конфигурации модели транспортного средства и отправляйте OTA на сторону транспортного средства для завершения итеративного замкнутого цикла.

Итерация кода, управляемая данными

В основном он включает в себя облако моделирования Apollo Dreamland, которое служит для разработки, отладки и регрессионного тестирования. Облако моделирования Apollo Dreamland предоставляет сценарии отладки моделирования, которые можно загрузить на локальную машину разработки, а также возможности крупномасштабного кластерного параллельного тестирования в облаке. Он обогащает сценарии моделирования за счет непрерывного сбора данных со стороны транспортного средства, обеспечивает непрерывное улучшение и проверку кода и, наконец, реализует замкнутый цикл итерации кода от OTA до автомобильного терминала.

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose