阿波羅自動駕駛演算法總結

A. Apollo Air計劃發布 純路側感知實現L4級自動駕駛技術

相當於，Apollo Air技術替換了一個穩定的自動駕駛系統的感知系統，通過車-路-雲配合實現自動駕駛。比起單車智能，Apollo Air技術的復雜性更高、系統鏈條更長。

通過Apollo Air技術賦能路端網聯產品，一輛具備有限算力、無車載感知設備的車也能在該路段實現部分高級別自動駕駛能力，相當於讓一輛有人車升級具備部分無人車的能力。

目前網路智能交通團隊和清華智能產業研究院已經完成對北京亦庄、廣州黃埔、滄州等若幹路口的智能化改造，實現了Apollo Air純路側感知技術在L4真實場景的測試。通過不斷打磨迭代Apollo Air純路側感知技術，網路會持續反哺現有的智能路口解決方案，將技術降維釋放給車路協同量產產品，為共享無人車運營和高級別輔助駕駛提供高可靠性的路側感知數據。

B. 自動駕駛功能核心演算法

根據智能網聯汽車駕駛系統的功能要求，實現自動駕駛功能的核心演算法可分為：
1、環境感知、
2、路徑規劃、
3、行為決策
4、執行控制

C. 研究自動駕駛技術的演算法需要哪些知識

潛在的應用包括利用分布在車體內外的感測器，比如激光探測、雷達、攝像頭或者物聯網。

D. 在自動駕駛的路上，百度Apollo走了多遠

10月10日，網路旗下自動駕駛計程車服務ApolloGO正式在北京開放，北京的朋友們可以通過網路地圖或ApolloGO的APP下單，在海淀、亦庄的站點免費進行試乘。

沒有人會懷疑自動駕駛的未來，Waymo用千億估值告訴所有玩家，自動駕駛是一塊巨大的蛋糕。但自動駕駛的漫漫征途需要資金、時間與技術，且由於門檻更高，它不像新勢力造車般百花齊放，更是行業中真正高手之間的較量。

盡管在技術上存在長尾效應，相關政策法規仍不明確，大規模商業化年限模糊，但作為L4級自動駕駛最受關注、最得資本青睞的應用場景，RoboTaxi已成為熱門賽道。

網路、Waymo、特斯拉、Cruise，誰將主導這場戰爭呢？

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

E. 中美兩地自動駕駛路測都拿「第一」，百度Apollo憑什麼

▲專項能力評估測試實拍

綜合能力測試可簡單理解為對單個專項能力測試的隨機串聯，能夠更真實地反映自動駕駛汽車連續執行駕駛任務的能力及穩定性。

與此同時，針對開放道路測試場景，北京報告除了會對各企業的路測里程、自動駕駛汽車脫離類別及原因進行統計、分析，也會統計測試企業在不同等級道路上的部署情況。

整體來看，北京報告突出強調了場景因素，更適合於用來衡量自動駕駛行業的發展水平。而另一方面，由於北京報告由第三方機構發布，並非企業個人申請，因此其客觀性相較於DMV報告也會更高一些。

三、連續兩個「第一」網路自動駕駛持續領跑

網路是國內自動駕駛領域的領頭羊，在今日發布的北京報告中更是「一舉奪魁」。而與此同時，網路也在日前發布的DMV報告中反超Waymo，拿下了MPD榜單的第一名。

2019年，網路在加州的路測里程數較2018年提升近6倍，至10萬多英里（約合17.42萬公里），MPD值也飆升至18050.03英里（約合2.9萬公里）。這意味著，網路在加州路測的自動駕駛汽車每行駛約2.9萬公里才需要被干預一次。

DMV報告結果依賴企業自覺，相較之下，北京報告會更符合中國國情且強調技術水準。網路能夠在兩個報告中都取得「第一名」的成績，其在自動駕駛方面的硬實力已經不言自明。

據了解，網路Apollo目前已經形成智能交通、自動駕駛和車聯網三大板塊協同並進、互相支持的業務格局。截止至2019年12月18日，Apollo共擁有自動駕駛路測牌照150張、在全球23個城市開展路測、累計測試里程超過300萬公里、全年新增專利1237件，並獲得了眾多商業落地的機會。

與此同時，網路Apollo自動駕駛平台也在2019年更新至5.5版本，開發者基於Apollo5.5，即可快速打造出在城市行駛的無人計程車、無人公交車、低速無人接駁車等多種自動駕駛車輛。

結語：網路持續亮劍發力自動駕駛

網路是國內最早布局自動駕駛的企業，一直以來都充當著國內自動駕駛發展的引領者。2019年，網路在自動駕駛汽車路測、生態構建、平台發布等多方面實現了多線開花。如今在北京報告中奪魁，也是在一定程度上為網路的自動駕駛實力做了證明。

與此同時，網路在DMV報告中拿下MPD第一名，也說明了網路不僅在國內自動駕駛領域居於領先地位，在全球范圍來看也是處於第一梯隊。

相信未來隨著網路加速賦能自動駕駛的行業創新，國內自動駕駛的發展步伐也將進一步加快。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

F. 全球自動駕駛汽車硬體和軟體最新技術總結（2020）

進入到2020年，自動駕駛技術走到了需要規模商業化證明技術價值的時候。

不管是封閉或半封閉場景的礦區、港口和園區，還是公開道路的RoboTaxi、RoboTruck等，技術都是自動駕駛在不同場景商業化的基礎。

本報告覆蓋了自動駕駛汽車所需要的感知、定圖與定位、感測器融合、機器學習方法、數據收集與處理、路徑規劃、自動駕駛架構、乘客體驗、自動駕駛車輛與外界交互、自動駕駛對汽車部件的挑戰（如功耗、尺寸、重量等）、通訊與連接（車路協同、雲端管理平台）等技術領域的討論，並且提供相應的各自動駕駛公司的實施案例。

本報告是由美國、中國、以色列、加拿大、英國等全球不同國家和地區的自動駕駛專家，針對自動駕駛技術的硬體和軟體技術，進行的全面闡述，方便各位讀者能夠從技術角度，了解最新的技術動態，從而全面了解自動駕駛汽車。

本報告的案例大多數來自汽車領域，這也是目前自動駕駛行業最火熱的應用場景，但是，服務個人出行的汽車並不是自動駕駛技術影響深遠的行業，其他的行業，如公共交通、貨運、農業、礦業等領域，也同樣是自動駕駛技術應用的廣泛天地。

RNN——當處理諸如視頻之類的時間信息時，RNN是強大的工具。在這些網路中，先前步驟的輸出作為輸入被饋送到網路中，從而使信息和知識能夠持久存在於網路中並被上下文化。

DRL——將深度學習（DL）和強化學習相結合。DRL方法使軟體定義的「代理」可以使用獎勵功能，在虛擬環境中學習最佳行動，以實現其目標。這些面向目標的演算法學習如何實現目標，或如何在多個步驟中沿特定維度最大化。盡管前景廣闊，但DRL面臨的挑戰是設計用於駕駛車輛的正確獎勵功能。在自動駕駛汽車中，深度強化學習被認為仍處於早期階段。

這些方法不一定孤立地存在。例如，特斯拉（Tesla）等公司依靠混合形式，它們試圖一起使用多種方法來提高准確性並減少計算需求。

一次在多個任務上訓練網路是深度學習中的常見做法，通常稱為多任務訓練或輔助任務訓練。這是為了避免過度擬合，這是神經網路的常見問題。當機器學習演算法針對特定任務進行訓練時，它會變得非常專注於模仿它所訓練的數據，從而在嘗試進行內插或外推時其輸出變得不切實際。

通過在多個任務上訓練機器學習演算法，網路的核心將專注於發現對所有目的都有用的常規功能，而不是僅僅專注於一項任務。這可以使輸出對應用程序更加現實和有用。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

G. 阿波羅登月用到了哪些控制、估計等演算法

在計算機科學領域，進化計算（Evolutionary Computation）是人工智慧（Artificial Intelligence），進一步說是智能計算（Computational Intelligence）中涉及到組合優化問題的一個子域。其演算法是受生物進化過程中「優勝劣汰」的自然選擇機制和遺傳信息的傳遞規律的影響，通過程序迭代模擬這一過程，把要解決的問題看作環境，在一些可能的解組成的種群中，通過自然演化尋求最優解。進化演算法正是借用以上生物進化的規律，通過繁殖、競爭、再繁殖、再競爭，實現優勝劣汰，一步步逼近復雜工程技術問題的最優解。進化計算的主要分支有：遺傳演算法GA，遺傳編程GP、進化策略ES、進化編程EP。

H. 如何看待百度阿波羅計劃，他將會產生什麼樣的影響

網路的目的很明確，就是通過吸納汽車廠商、以及滴滴、京東等擁有大量車輛的用戶使用網路的免費無人駕駛解決方案，越多的車輛使用網路的技術平台，就能獲得更多的數據，通過這些數據積累，網路就能不斷提升無人駕駛水平，進而實現良性循環。
網路無疑對Apollo計劃寄予厚望，網路希望通過該計劃所有的介面變得統一，軟體和硬體產品標准而規范，整車廠商則能夠獲得即插即用的整體解決方案，而各個自動駕駛的創業公司也各司其職，少了很多後顧之憂。
可以這么說，如果把自動駕駛汽車看做一台智能手機，那麼Apollo計劃就是汽車上的安卓，而自動駕駛廠商一旦參與到Apollo計劃中，則是像App一樣。這個操作系統將彌補各方的缺陷，成為了自動駕駛領域不可或缺的一部分。
網路的野望
在5日的大會上，網路稱，今年9月搭載該自動駕駛系統的車型可實現在固定車道上自動駕駛，到今年12月將實現簡單城市路況的自動駕駛。同時，網路計劃到2020年底希望可實現高速和城市道路的全路網自動駕駛。
陸奇說，人工智慧會像前三次工業革命一樣，將人類推進新的時代。AI技術讓我們可以開發智能化產品，這些產品有能力自動獲取知識，應用知識。
陸奇表示，AI同時也是新一代的計算平台。網路將以AI為基礎，大幅度推進搜索、手機網路和信息流核心業務，同時網路還將用人工智慧打造金融、智能雲、DuerOS、自動駕駛汽車一系列新業務。這些業務有能力成為網路未來的核心業務。
「人工智慧將是中國的歷史性機遇」，陸奇表示，「中國有充足的人才儲備和技術積累，有充裕的資金，有廣闊的市場空間和最活躍的用戶群，政策環境也是最良好的。」
他指出，中國有結構化的優勢，獲得更多數據來推動人工智慧成長。中國有能力獲得機遇領先世界。
陸奇還表示，人工智慧也是網路的機會，網路也是中國公司當中最適合，最有能力來做人工智慧的公司。網路通過17年積累和早期戰略投入，已經具備了充足的技術、人才和數據。

I. 防疫"新武器"！Apollo無人車自動駕駛、消毒送餐樣樣硬核

導?語

2020/2/17

小小的病毒肆虐神州大地，讓數萬人染上新冠肺炎，每當這種危難時刻來臨，便會體現出中華民族強大的凝聚力，全國人民上下齊心，主動響應少出門的號召，盡量減少病毒的擴散。

Apollo生態合作夥伴中科慧眼接連推出社區人員防疫、帶體溫檢測的AEB系統等三款疫情監測系統。帶體溫檢測的AEB系統可在商用車(營運車輛、公交車等)車內或前後車門處實時監測人體體溫，並將超過人體正常體溫時報警並記錄數據。

編輯說

科技改變生活，這句話說得一點也沒錯。相信隨著更多如新石器一般的Apollo生態合作夥伴奔赴一線，自動駕駛將負起應有的責任，在抗擊疫情的前線以及後方發揮重大作用，助力疫情早日退散。全民戰疫情，網路在行動，Apollo在行動。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。