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

Hello,Apollo

为了让大家更快更好的了解Apollo,每周一班Apollo直答号

收集开发者们针对Apollo平台的各种疑问,欢迎大家踊跃提问,可后台留言,我们会筛选典型问题由Apollo资深技术大牛解答,每周整理好发给大家便查阅。

你来问,大牛答!

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  • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20171208G0QYSO00?refer=cp_1026

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