7月27日， “百度在保證自動駕駛汽車的安全方面做了哪些工作”、“我是新加坡的留學(xué)生，所以想了解下Apollo在海外的下一步計劃是什么”、“開發(fā)者在Apollo生態(tài)中的商業(yè)化空間和機會點在哪里”……自百度AI開發(fā)者大會召開以來，Apollo無疑是當(dāng)前自動駕駛行業(yè)最熱門的話題，開發(fā)者們更是對Apollo充滿了期待和好奇。7月22日，這些對Apollo開放細節(jié)的研究、利用Apollo開發(fā)時遇到的問題都在第73期百度技術(shù)沙龍上得到了解答。在這個Apollo首次面向開發(fā)者的技術(shù)交流會上，除了來自車企、Tier1、自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司、科研機構(gòu)的專業(yè)人士，甚至還吸引來了關(guān)注自動駕駛的長者和學(xué)生。主辦方布置了100多人的座位，現(xiàn)場卻來了近350多名聽眾，火爆程度可見一斑。
由于需要大量的數(shù)據(jù)、前沿技術(shù)和人力物力投入，自動駕駛之前一直是大公司的“專利”，而Apollo就是要為奮斗在研究一線的開發(fā)者們提供資源、技術(shù)和能力，從而降低自動駕駛研究的門檻。而且Apollo不僅要“授人以魚”，還要“授人以漁”，此次技術(shù)沙龍，百度就特別從Apollo數(shù)據(jù)開放平臺的使用、ROS系統(tǒng)在自動駕駛研發(fā)中的改進、End to End模式自動駕駛方案的實踐等實際操作層面為開發(fā)者們“現(xiàn)場教學(xué)”。
百度自動駕駛事業(yè)部資深架構(gòu)師、數(shù)據(jù)平臺專家楊凡通過《Apollo能力開放與資源開放》為開發(fā)者介紹了Apollo平臺具體開放了哪些能力與資源，以及如何利用平臺進行應(yīng)用開發(fā)。據(jù)楊凡介紹，7月5日發(fā)布的Apollo 1.0開放了封閉場地自動駕駛能力，目前包括控制、定位等技術(shù)模塊以及3D障礙物數(shù)據(jù)、紅綠燈標(biāo)注數(shù)據(jù)、Road Hackers數(shù)據(jù)等。百度數(shù)據(jù)開放平臺首期開放數(shù)據(jù)量十分可觀，根據(jù)其官網(wǎng)顯示，目前百度開放了3D障礙物數(shù)據(jù)共20000幀，其中含障礙物共約23.6萬；紅綠燈標(biāo)注數(shù)據(jù)包括20000幀圖片，采集時間段覆蓋白天的上午、中午與下午，也包含了晴天、陰天 和霧霾等豐富的場景；而Road Hackers數(shù)據(jù)集更是覆蓋了中國整個公路網(wǎng)，總長達百萬公里。此外，伴隨Apollo平臺的不斷深入開放，平臺開放的數(shù)據(jù)量也將持續(xù)增長，成為開發(fā)者在機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中的寶貴資源。
在其后的《Apollo代碼開放框架―ROS在百度自動駕駛的探索與實踐》演講中，百度自動駕駛資深架構(gòu)師何瑋展示了如何優(yōu)化ROS系統(tǒng)在自動駕駛領(lǐng)域中的應(yīng)用，據(jù)了解，百度通過通信性能優(yōu)化、去中心化的網(wǎng)絡(luò)拓撲以及數(shù)據(jù)兼容性擴展等方法巧妙對ROS進行了改進，解決了ROS在工程化應(yīng)用中的缺陷，為開發(fā)者提供了更為高效的開發(fā)環(huán)境。
在今年6月的CES Asia中，百度與英偉達、長城合作共同打造的自動駕駛汽車在室外展區(qū)大放異彩，加減速、出入彎都十分熟練，而這輛車正是基于單攝像頭的端到端深度學(xué)習(xí)自動駕駛解決方案。那么“端到端深度學(xué)習(xí)自動駕駛解決方案”有何優(yōu)勢呢？百度資深架構(gòu)師郁浩帶來了此次沙龍的最后一個主題演講――《基于深度學(xué)習(xí)的 End to End自動駕駛方案》。End to End（端到端），是一種較為新型的自動駕駛解決方案。與rule based（規(guī)則式）相比，端到端的解決方案具有復(fù)雜度低、廣鋪成本低、傳感器成本低等優(yōu)勢，同時對于車載計算資源的利用率也高于傳統(tǒng)的規(guī)則式解決方案。郁浩表示，端到端與規(guī)則式的融合方案是公認的未來自動駕駛主流模式，百度也在努力將二者的優(yōu)勢相結(jié)合。
百度集團總裁兼首席運營官陸奇在百度AI開發(fā)者大會上表示，“開發(fā)者的成功，才是百度的成功。”百度通過籌辦技術(shù)競賽、舉行技術(shù)講座、孵化潛力項目等方式深入賦能開發(fā)者。
微信掃一掃
