硬件平臺主要是無人駕駛系統(tǒng)的計算硬件和各種傳感器硬件，包括GPS/IMU、攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、HMI設(shè)備、黑盒子等。

開源軟件平臺是自動駕駛系統(tǒng)的核心部分，包括功能模塊、運行框架和實時操作系統(tǒng)三部分。功能模塊可細分為：

地圖引擎：運行高精地圖；

定位模塊：通過GPS、V-SLAM、L-SLAM、里程計等多種定位源融合，結(jié)合高精地圖，實現(xiàn)精準定位；

感知：通過激光雷達、毫米波雷達、攝像頭，精確感知車輛周圍的環(huán)境路況，包括車輛、行人、交通標志等等；

規(guī)劃：主要包括路徑規(guī)劃、運動障礙物的預測等；

控制：實現(xiàn)控制車輛的轉(zhuǎn)向、油門、剎車等操作；

End-to-End：基于深度學習的橫向和縱向駕駛模型；

HMI：人機交互模塊。

TIPS

本次沙龍課程，我們有請到百度Apollo資深技術(shù)布道師——胡曠來詳細講解Apollo3.5技術(shù)架構(gòu)。

胡曠，中科院軟件所計算機科學專業(yè)碩士，清華大學在讀MBA。曾在IBM負責技術(shù)研發(fā)及創(chuàng)新管理工作，擁有4項美國專利。2014年加入百度擔任技術(shù)管理崗位，目前是Apollo開源社區(qū)技術(shù)布道師，負責Apollo平臺的車輛／硬件認證，并為生態(tài)伙伴提供軟硬件解決方案咨詢、幫助其落地Apollo解決方案。

在這次的分享中，胡曠將從Apollo3.5整體框架出發(fā)，為大家講解全新版本的Apollo在城市駕駛能力、Apollo Cyber RT框架、硬件平臺以及V2X車路協(xié)同這四大方面的重大升級，帶領(lǐng)開發(fā)者更好的認識了解Apollo。

以下，ENJOY

Apollo 3.5是面向城市道路自動駕駛解決方案，能夠處理更復雜的環(huán)境，具備更全面的能力。相對于以前的版本，Apollo 3.5 做了以下升級。

第一是首次具備處理城市道路自動駕駛能力。

第二是 Apollo 3.5硬件平臺全新升級。

第三是實時通信框架Cyber RT。之前使用的是ROS， Apollo 3.5從ROS替換成了Apollo自研的專門應(yīng)用于自動駕駛應(yīng)用場景的通信框架 Cyber RT。

最后是應(yīng)用于智慧交通的V2X。

Apollo 3.5 架構(gòu)

這是Apollo 3.5的架構(gòu)圖，還是基于經(jīng)典的四層架構(gòu)。Apollo 3.5對四大核心能力進行了升級。

首先是底層的車輛認證平臺，主要包括兩塊，第一是符合Apollo標準的線控車輛的需求，第二是滿足Apollo線控標準的車輛。

往上是硬件開發(fā)平臺，硬件開發(fā)平臺是做自動駕駛相關(guān)的硬件，這些藍色的模塊中有些是新增的硬件類型，有些是更新的硬件型號。

再往上是軟件開放平臺，開源代碼大部分是在軟件層面。Apollo3.5在定位、感知、規(guī)劃、還有Cyber RT以及V2X的適配器等模塊有變化。

最上層的云端服務(wù)在Apollo 3.5主要是仿真以及V2X的路側(cè)服務(wù)。

線控車輛是做自動駕駛的第一道門檻。Apollo 3.5的開放車輛認證平臺其實就是降低大家的第一道門檻。在Apollo 3.5中，我們聯(lián)合車廠的伙伴一起做這個事情。

首先我們新增了兩款國內(nèi)車廠的車輛，第一是與廣汽合作的GE3的開發(fā)者版本，另一個是與長城合作的WEYVV6。開發(fā)者可以買到這些車輛，并且比之前的要便宜，降低上車的門檻。此外，我們還升級了乘用車的線控標準，新增了小型車的認證標準。此外，我們還發(fā)布了更詳細的適配Apollo車輛線控標準的流程以及測試標準。

在Apollo 3.5中，硬件開發(fā)平臺整體傳感器套件變化非常大。在Apollo 3.0的傳感器套件方案中，車的頂部是64線主感知雷達，還有前方的一個毫米波雷達以及三個攝像頭，還有GPS、IMU慣導系統(tǒng)。

Apollo 3.5的變化非常之大。首先主感知激光雷達從64線升級到了128線，同時還增加了三個16線激光雷達，分別布置在車輛的正前方，以及車后部兩側(cè)，毫米波雷達也從之前的正前方的一個變成現(xiàn)在兩個，分別是正前方一個，車后部一個，這也是為了支持倒車的場景。攝像頭現(xiàn)在也是做環(huán)式，增加到10個。

其次我們還新增了很多的適配硬件，大家可以根據(jù)自己的場景做更深入的適配，而且還包括一些符合車規(guī)級的感知設(shè)備，主要是為將來的量產(chǎn)做準備。

第三點是開源軟件平臺，這一塊重點介紹規(guī)劃、感知模塊還和Cyber RT。

在以前的自動駕駛場景中間，使用同一個配置來處理不同用戶場景的問題。在Apollo 3.5中，我們要面臨復雜城市道路，有更多的用戶場景，我們提出了基于Scenario的規(guī)劃。

Planner是解決自動駕駛的局部規(guī)劃，Routing是解決全局規(guī)劃。具體而言，規(guī)劃就是基于地圖、全局導航路徑、定位、車輛狀態(tài)（包括：位置、速度、加速度、底盤）、障礙物的感知及預測信息，計算出可供控制模塊（Controller）執(zhí)行的一條安全且舒適的行駛路徑。

基于Scenario的規(guī)劃架構(gòu)

如圖所示，從頂部的輸入開始，通過Planner的Dispatcher生成Planner。

這個規(guī)劃框架帶來了以下優(yōu)點：

架構(gòu)可擴展且靈活

可以訂制自己的Scenario

可以根據(jù)每一個Scenario精調(diào)性能

可以復用決策器和優(yōu)化器

下面給大家看一個例子，這是一個很常見的車輛行駛場景，這個場景由四個Scenarios來組成，第一個Scenario車輛會做前面的跟車，車道保持，Lane Follow，探測到的行人在一定時間內(nèi)保持靜止狀態(tài)，這個時候可能選擇側(cè)道超車，超完車之后繼續(xù)做Lane Follow，后面有一個Stop Sign來繼續(xù)行進，這是一個很常見的場景。

一個場景由連續(xù)多個Scenarios組成

再細看下剛才場景中間的某一個Scenario。Scenario是由多個Stages組成的，再來看Side Pass有哪些Stages，前面有障礙物要減速，生成減速的軌跡線，之后第二個Stages停在離前方障礙物的安全距離內(nèi)，觀察情況確保安全。第三步在確保安全的前提下，生成了Side Pass的軌跡線，這就是Side Pass所經(jīng)歷的三個Stages。

一個Scenario由連續(xù)多個Stages組成

Apollo 3.5默認支持這些道路場景、隔離帶道路、小巷道，減速帶、禁停區(qū)、人行道還有旁邊有車輛停的道路，以及交叉路口、全向停止標志。還有像開放空間對于停車、倒車、泊車這些場景的支持。

在Apollo 3.5 中，感知套件的變化非常大，主要表現(xiàn)在：第一新的感知系統(tǒng)能夠幫助Apollo系統(tǒng)看得更全，實現(xiàn)360度無死角，無盲區(qū)的覆蓋。第二基于128線的激光雷達能看得更遠。第三是更靈活，根據(jù)場景以及硬件配置融合的機制。

多視角感知架構(gòu)

這個是新的感知的架構(gòu)圖，主要還是三類感知設(shè)備。從圖中看出，使用深度網(wǎng)絡(luò)解決交通信號燈檢測、車道檢測以及障礙物的問題和點云的分割。之后再做后向的融合、輸出。交通信號燈是基于兩個攝像頭來做的，而其他的功能我們會基于三類感知設(shè)備。

開源軟件的另一重點，也是Apollo四個核心開放能力里面的一個重點，即Cyber RT。

Cyber RT是系統(tǒng)應(yīng)用層和操作系統(tǒng)層的一個中間件， Apollo之前是使用ROS，為什么Apollo 3.5要替換成Cyber RT呢？

大家都知道ROS是基于在機器人行業(yè)用得非常的廣泛的實時通信系統(tǒng)，但是把它用在自動駕駛場景里會面臨很多的挑戰(zhàn)。

1)ROS調(diào)度的不確定性。ROS的調(diào)度依賴linux的通用系統(tǒng)調(diào)度，不清楚業(yè)務(wù)邏輯。自動駕駛是專用系統(tǒng)，任務(wù)需要按照業(yè)務(wù)優(yōu)先級調(diào)度。其低延遲要求比高吞吐要求更高。

2)ROS通信的開銷。Apollo前期曾經(jīng)使用共享內(nèi)存去降低ROS原生的通信開銷的問題。

3)非自動駕駛領(lǐng)域?qū)Ｓ?，存在其他問題等。

使用Cyber RT有以下優(yōu)勢：

1)非常簡易的部署體驗，不用關(guān)注其調(diào)度機制與通信機制，就能提供非常好的性能，且不需要復雜的配置。

2)加速自動駕駛開發(fā)，自研減少了很多底層的依賴，遷移到不同的計算平臺的時候就會相對容易。

3)專注自動駕駛，為自動駕駛解決方案賦能。它是相對獨立的開源實時計算框架，并且專為自動駕駛設(shè)計的組件模塊，基于Cyber，簡化搭建自動駕駛應(yīng)用的流程。

Apollo Cyber RT運作流程

Cyber中通過Components來封裝每個算法模塊，通過有向無環(huán)圖（DAG）來描述Components之間的邏輯關(guān)系。對于每個算法模塊，也有其優(yōu)先級、運行時間、使用資源等方面的配置。系統(tǒng)啟動時，結(jié)合DAG、調(diào)度配置等，創(chuàng)建相應(yīng)的任務(wù)，從框架內(nèi)部來講，就是協(xié)程，調(diào)度器把任務(wù)放到各個Processor的隊列中。然后，由Sensor輸入的數(shù)據(jù)，驅(qū)動整個系統(tǒng)運轉(zhuǎn)。

V2X是推動自動駕駛另外一條技術(shù)路線，跟自感知相比是另外一種路線。當然它與自感知技術(shù)協(xié)作的話能更快地幫助自動駕駛落地，Apollo 3.5提供了V2X的解決方案。

Apollo 3.5 智能車輛基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)作系統(tǒng)（IVICS)架構(gòu)圖

這是Apollo V2X的架構(gòu)圖，其包括硬件平臺的OBU，軟件平臺的Adapter，以及云端的路側(cè)服務(wù)。