【百度Apollo】探索创新之路:深入了解Apollo开放平台


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文章目录

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  • 引入
  • 一、apollo 开发平台介绍
  • 二、Apollo的历代车型
    • 初代小红
    • 2.1 第一代车型
    • 2.2 第二代车型
    • 2.3 第三代车型
    • 2.4 第四代车型
    • 2.1 第五代车型
  • 三、apollo自动驾驶系统的优势
    • 3.1 综合性强
        • 开放和灵活
        • 深度学习与AI驱动
        • 高度集成化
        • 安全可靠
  • 结语

引入

在当今快速发展的科技领域,开放平台成为推动创新和协同工作的关键要素之一。其中,Apollo开放平台作为一个强大的技术框架,不仅提供了全面的功能,还为开发者们打开了实现梦想的大门。本文将深入探讨Apollo开放平台的核心概念、关键功能和为何它成为创新的引擎。

一、apollo 开发平台介绍

apollo自动驾驶系统是百度推出的一套开放平台,用于支持自动驾驶汽车的研发与应用。它集成了感知、定位、规划、控制等模块,通过人工智能和大数据技术来实现车辆的自主驾驶。

  • 而且是一套开源的自动驾驶开源框架
  • 会根据自动驾驶的功能划分为不同的模块

以往我们在测试汽车的自动引擎方面耗费资源太大,如果采用传统的方法来进行测试自动驾驶技术,那么将耗费 100辆汽车 每天24小时研发 225年才有可能研发出来.

所以Apollo平台为你提供技术覆盖高自动化的高精地图服务,全球唯一开放拥有海量数据的当真引擎,全球开放数据量存储第一,用来帮助合作伙伴以及开发者快速搭建一套自动驾驶引擎。

  • 百度Apollo的官网链接: https://apollo.baidu.com/

二、Apollo的历代车型

2013年开始,百度研发自动驾驶技术。2017年7月,百度宣布Apollo计划,发布开放、完整、安全的自动驾驶开源平台。2018年底正式开源Apollo车路协同方案,让自动驾驶进入“聪明的车”与“智慧的路”相互协同的新阶段。

初代小红

2013年百度开启自动驾驶测试计划,为验证自动驾驶底盘控制与高精度定位导航与感知的测试方面的技术能力,百度深度学习实验室与北理工合作共同研发了绰号“小红”的全地形越野车,是百度的技术验证性产品。
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2.1 第一代车型

2013年,百度和德国宝马合作研发了第一代自动驾驶车型,技术研发到产出花了大概两年时间。这代车型,是(国内)第一款能够驶上公开道路的车型,曾在北京五环道路上行驶。
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2.2 第二代车型

2015年底启动合作,2016年初开始上路测试。2016年11月,奇瑞EQ、比亚迪EV300、北汽EU260共同参加了在乌镇举办的世界互联网大会,18辆无人车组成的车队接待了超过300人次嘉宾试乘,是百度最早亮相于公众面前的自动驾驶车型,也是中国第一次无人驾驶车队试运营。
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2.3 第三代车型

将之前Velodyne64线激光雷达替换成国产禾赛激光雷达,使得整体成本进一步降低,便于大规模普及。计算单元则升级为自研hw3.0,算力超过百T。在2019年07月,获得了全国首批T4等级自动驾驶测试牌照,同年也获得武汉和北京的首批载人自动驾驶测试牌照。

  • 林肯MKZ
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2.4 第四代车型

由百度和中国一汽共同研发定制,是国内首个面向L4级自动驾驶前装量产车型,于2018年11月百度世界大会正式发布。从这一代车型开始,百度开始进入自动驾驶前装量产车时代,彻底告别自行改装,生产过程符合ISO16949等国际标准认定,包括传感器安装在内的整车制造过程全部遵循车规级的工艺流程,具有很强的一致性和稳定性。

  • 红旗EV
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2.1 第五代车型

由极狐汽车与百度Apollo在2021年6月发布的无人共享车。得益于整车性能、成本优势,从前几代单一车型,扩展到极狐版、广汽埃安版五代车型。ApolloMoon依托百度Apollo全球领先的自动驾驶技术积累,采用“ANP-Robotaxi"架构,不仅让无人车套件轻量化,还可与智能驾驶汽车数据共生共享,打造超级强大的数据闭环。在领航辅助驾驶ANP车型基础上,增加1颗定制激光雷达和相应无人驾驶余,即可实现全无人驾驶能力。

  • ApolloMoon
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三、apollo自动驾驶系统的优势

3.1 综合性强

Apollo系统提供了一个完整的解决方案,涵盖了从感知、定位、规划到控制的全套自动驾驶技术。这种综合性的设计不仅提高了系统的可靠性,还使得开发者和合作伙伴能够更加高效地进行自动驾驶应用的开发和部署。

开放和灵活

Apollo是一个开放的平台,支持第三方开发者和企业进行定制化开发。这种开放性使得更多的创新者能够参与到自动驾驶技术的研发中来,共同推动行业的进步。

深度学习与AI驱动

Apollo系统充分利用了深度学习和人工智能技术,能够实时处理大量的传感器数据,并做出准确的决策。这种基于AI的驱动方式不仅提高了系统的响应速度,还增强了系统在复杂环境下的适应能力。

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高度集成化

Apollo系统采用了高度集成化的设计,各个模块之间实现了紧密的协同工作。这种集成化的架构确保了系统的高效运行,同时也便于后期的扩展和升级。

安全可靠

在自动驾驶领域,安全是最核心的考量因素。Apollo系统通过严格的测试和验证,确保了其在各种复杂环境和极端情况下的稳定性和可靠性。百度在自动驾驶安全方面的丰富经验和持续投入,也为Apollo系统赢得了广泛的认可。
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结语

未来,Apollo有望进一步强化对分布式系统的支持。通过优化分布式配置中心、服务治理和消息总线等核心组件,提高系统的稳定性和性能,使得开发者能够更加轻松地构建和维护复杂的分布式应用。

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