Apollo选择ROS是基于什么考虑，今后的产品化是否也是基于该平台？

12月8日 Apollo直答号

问题一

开发者

@极目**

Apollo后期的发展路径如何？

Apollo本身就是一个开放的平台，未来的计划已经开放给广大开发者。即Apollo计划未来将通过快速的版本迭代与能力更新，至2018年1月将实现简单城市道路的无人驾驶，2018年12月开放特定区域告诉和城市道路自动驾驶，直到2020年实现高速和城市道路全路网自动驾驶。也请大家关注Apollo官网、社区，如果有任何新的进展，我们都会及时同步给合作伙伴。

Apollo

大牛

问题二

开发者

@*比特

对于无人车，大数据是核心。手机和车机相对比，手机的更新迭代速度远胜车机，那么手机是否可以为车机提供大数据的通道，为车机的机器学习机制提供训练的数据？另外：对于训练样本数据来说，前期肯定首先会对这些数据进行预处理，那么手机与车机的互联，是不是也可在手机进行数据的预处理，再为车机提供训练数据？

驾驶类的数据是核心，但我们所需的绝大部分数据都是手机所不具备的。当然对于周边应用，也有一小部分公司在尝试用手机采集视觉和GPS数据生成高精度地图数据。

另外，自动驾驶也需要独立的Sensor来回传数据，车辆数据。

Apollo

大牛

问题三

开发者

@江子*

深度学习在决策规划层是如何应用的?End-to-End 决策方式是指用深度学习方法学习人类驾驶员的驾驶方式吗？

1、决策规划模块目前并没有应用深度学习；而在障碍物预测模块中有运用，目前还在离线测试，后续会考虑开放。

2、是的，End-to-End是用深度学习方法学习人类驾驶员的驾驶方式。输入以图像为主。 输出是车辆的控制决策指令，如方向盘角度、加速、刹车。

Apollo

大牛

问题四

开发者

@光庭**

1.现有Apollo是基于百度优化后的ROS平台,今后的产品化是否也是基于该平台?如果是，选择ROS平台又是基于怎样的一种考虑？2.现有1.5版本的感知模块使用的传感器主要是64线激光雷达，使用的目标检测算法必须依赖百度的高精度地图，我想问下百度会有毫秒波雷达（Delphi），相机(Mobileye)等成本相对较低的传感器融合方案么？如果有，会考虑开源么？

1、Apollo 是面向开源社区的，鼓励合作，所以选择机器人/无人车领域最常用的ROS也是很自然的，将来会增加更多的选择。

产品化方面有不同的考量，针对无人车大数据，高性能高吞吐的需求，同时需要遵循各种行业标准如： ISO 26262的车规标准，百度还会有更加成熟的方案，具体的信息会和IDG 的合作伙伴有更多的分享。

2、目前基于Camera、Radar的方案已经在开放计划中，会在后续的版本中逐步开放。

Apollo

大牛

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