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Apollo2.5是限定场景低成本方案,更加注重商业化的快速落地

2018-06-29 01:52 来源: 汽车电子前沿技术

按照百度Apollo2.5之前的规划在2017年7月1.0中开放封闭场地循迹自动驾驶能力和资源,在2017年9月1.5中开放固定车道自动驾驶能力和资源,在2018年1月2.0中开放简单城市路况自动驾驶能力和资源,之后会在2018、2019、2020年逐步开放特定区域高速和城市道路自动驾驶能力和资源,高速和城市道路和自动驾驶Alpha版,并最终到达高速和城市道路与全路网自动驾驶能力和资源。

在2018年4月的Apollo2.5计划中,Apollo有了重大改变,从高成本科研阶段进入实用化的阶段,从以前的高成本特定区域高速和城市道路自动驾驶应用,增加了低成本方案的限定区域视觉高速自动驾驶和低速园区自动驾驶应用两个更容易商业化落地的的过渡规划。Apollo2.5计划更易商业化落地的原因:

1.更低成本的感知方案

Apollo2.0感知方案:Apollo 2.0开放了Camera和Radar的模块,增加两个前向摄像头(长焦+短焦)主要用于识别红绿灯,正前方保险杠上方新安装了毫米波雷达。增加障碍物分类器,分为车辆、行人、自行车和未知障碍物。很明显, Apollo 2.0整个平台更强调了Camera、Radar、Lidar传感器融合的能力,已进一步增加其对昼夜简单城市道路工况的适应能力,非常注重安全。这样一辆车,总成本太高,达到100多万人民币(含改装成本)。

Apollo2.5感知方案:单目广角摄像头和毫米波雷达的低成本方案,相比前2.0中Velodyne 64线激光雷达(85000美元)+摄像头+毫米波雷达的硬件配置方案,成本降低了90%。新增国内激光雷达厂商禾赛科技联合百度Apollo联合开发的“激光雷达+摄像头”一体化传感器Pandora(4黑白+1彩色摄像头,最大垂直视场角为30°,最大水平视场角为40°,最大探测距离则200m,量产价格低于1000美元)方案,也会极大降低感知的硬件成本。

2.不在依赖于高精度地图

Apollo2.0导航定位:高精度地图+RTK与激光雷达点云融合定位。

感知、预测、导航、规划模块均依赖于高精地图,而高精地图的制作方法繁琐且不透明,对于开发者而言,是一个难以逾越的障碍。没有高精地图,只能使用Apollo提供的模拟数据包进行走马观花式的观赏,而无法在测试道路上完成实车调试。

Apollo2.5导航定位:基于相对地图(Relative Map)的导航模式(Navigation Mode) 。

基于相对地图(Relative Map)的导航模式(Navigation Mode) ,可顺利实施测试道路上的实车调试,从架构层面,相对地图模块是连接高精地图(HD Map)、感知(Perception)模块和规划(Planning)模块的中间层。相对地图模块会实时生成基于车身坐标系的地图(格式与高精地图一致),并且输出供规划模块使用的参考线。基于相对地图的导航模式,让开发者可以不依赖高精地图便可实施测试道路的实车调试。

导航模式的基本思路

1. 通过人工驾驶方式录制测试道路上的行驶轨迹;

2. 利用Apollo工具对原始轨迹进行处理得到平滑轨迹,该轨迹既用于替代路由(Routing)模块输出的导航路径,也是规划(Planning)模块用到的参考线(或称指引线、中心线,Reference line),还是生成相对地图(Relative Map)的基准线。此外,平滑轨迹还可用于替换高精地图内某些车道的参考线(默认情况下,高精地图将车道中心线作为参考线,在道路临时施工等特殊情形下该方式很不合适,需使用人工录制并平滑处理的轨迹替换特殊路段的车道参考线,当然本文不讨论该项内容);

3. 驾驶员将车辆行驶到测试道路起点,在Dreamview中打开导航(Navigation)选项及相关功能模块,切换到自动驾驶模式并启动车辆;

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