德州市平原县建设局网站,网站建设公司推荐时代创信,wordpress添加文章总数标签总数,兰州市网站建设在这次Apollo会议上#xff0c;我深刻地感受到了人工智能自动驾驶技术领域的最新进展和未来趋势。作为一名从事软件开发工作的人员#xff0c;我深感荣幸能够参加这次盛会。 前言 本次活动是百度Apollo社区工程师齐聚首钢Park#xff0c;带来现场实操与技术分享。主要围绕Ap… 在这次Apollo会议上我深刻地感受到了人工智能自动驾驶技术领域的最新进展和未来趋势。作为一名从事软件开发工作的人员我深感荣幸能够参加这次盛会。 前言 本次活动是百度Apollo社区工程师齐聚首钢Park带来现场实操与技术分享。主要围绕Apollo新版本的整体介绍、工程技术分享、算法技术分享、工具技术分享顺便在现场体验了一下百度人工智能相关的产品。我们知道百度在国内做自动驾驶探索还是比较早的。2013年就开始准备2017年就开始发布相关的版本到目前差不多已经迭代了12个版本在Beta中他们在工程框架、算法和工具三个方向实现了全面升级使得Apollo在整体操作更加的灵活、功能更加的丰富强大极大的提升了开发效率和用户体验助力更多开发者构建自己的自动驾驶系统。 Apollo新版本的整体介绍 1.包管理整体进化便于二次开发。 之前的历史版本需要全量下载下载时间比较长编译时间更久后来在新版本中对模块组件颗粒度重构以满足不同的智能化场景。使得Apollo整体架构更加清晰降低新人开发者上手的门槛。 2.统一调度接口。 只需基于接口调度模块即可实现特定场景的自动驾驶可短时间完成Demo场景搭建。 3.新增插件机制降低代码量减少学习成本。 不用每个代码都看明白把对应的插件拿过来复用即可。 4.引入全新的模型检测效果大大提升。 在激光雷达检测方向采用centerpoint替换了cnnseg模型;相机检测方向采用yoloXyolo3d替换了原yolo模型。 5.提供增量训练以满足多种场景 代码训练完全开源开发者可独立完成模型训练。 算法技术分享 Beta在Apollo 8.0的基础上对感知算法进行了升级优化Lidar检测采用了比较新的CenterPoint模型并使用百度百万级数据进行训练视觉上采用了Yolo X、Yolo 3D模型检测效果和泛化性都得到了巨大提升而且还提供了增量训练支持独立自主进行模型训练。 1.Beta在8.0版本基础上对算法模型进行了更新升级同时还在其他方面做了优化。 2.Beta使用百万真实路测数据对CenterPoint进行训练和优化精度和召回率相较于应用最多的CNNSeg模型提升了20%检测能力和泛化能力显著提升。 3.Beta提供了Tensorrt fp16推理 Int8推理的功能和教程在保持模型检测效果前提下大幅降低了模型的推理耗时和GPU占用在低算力平台运行可满足实时性要求。 4.Beta开源了CenterPoint的训练代码新增了以下功能冻结网络层训练、fp16训练、适配自定义数据集等。开发者可以根据教程使用公开/自定义数据集快速展开训练大大降低了用户的训练开发成本开发者可快速方便地开展模型训练部署、增量训练、Apollo感知赛事等任务。 5.在相机检测方向视觉感知上我们使用了Yolo XYolo 3D两阶段模型替换了原来的Yolo单阶段模型使得Beta的相机检测更易用、更好用同时速度更快、效果更好。 工具技术分享 在新版本Beta中小桥老师对Apollo开发者工具Dreamview进行了一系列的技术升级和功能拓展的讲解带来了全新的Dreamview。 1.基于模式的多场景——流程更简洁 以感知、PnC等具体开发场景作为模式分类精简各类模式下的操作步骤优化使用流程提升开发效率 2.基于面板的布局——可视化更灵活 支持自由配置可视化面板的布局、各面板内容以及大小使开发者能创建符合自身工作流的操作界面 3.集成云端资源中心——取用更方便 数据资源集中可便捷管理和迅速取用同时进一步加强与 Studio 云端资源互动可一键下载各类资源用于算法测试包括地图、场景、车辆配置、数据包等进一步丰富开发者资源库。 4.新人引导与中英切换——上手更轻松 可视化提供使用引导协助新开发者快速学习操作流程及步骤降低学习和探索成本全量功能支持中英切换降低专业名词理解难度响应国内外开发者诉求。 总结 自动驾驶技术作为人工智能和汽车工业领域的重要交叉点尽管在过去几年取得了长足进步但目前自动驾驶仍然面临着一系列挑战和问题。比如增强传感器技术、改进深度学习算法并确保车辆与其他交通参与者之间的高效通信让自动驾驶汽车在行驶过程中必须能够准确地感知周围环境并做出适时的决策自动驾驶系统需要与乘客进行有效的交互以传递信息、确认指令或获取意见。设计一个直观且易于理解的人机交互界面让乘客始终了解车辆的状态是一个重要的问题。自动驾驶技术在良好天气条件下表现良好但在恶劣天气下如雨雪天气传感器性能可能会受到限制导致驾驶风险增加。开发能够适应各种天气条件的自动驾驶系统是当前的重要课题。自动驾驶技术尚未完全成熟仍然面临着多项挑战。但是随着科技的不断进步和持续投入研发我们可以预见自动驾驶汽车将成为未来道路交通的重要组成部分为我们带来更便捷、更安全的出行体验。现场还展示了许多最新的研究成果和产品。其中最引人注目的是自动驾驶汽车展示。这些成果展示了自动驾驶的强大潜力和无限可能性让我对未来充满了期待。
