阿波罗自动驾驶算法总结

A. Apollo Air计划发布 纯路侧感知实现L4级自动驾驶技术

相当于，Apollo Air技术替换了一个稳定的自动驾驶系统的感知系统，通过车-路-云配合实现自动驾驶。比起单车智能，Apollo Air技术的复杂性更高、系统链条更长。

通过Apollo Air技术赋能路端网联产品，一辆具备有限算力、无车载感知设备的车也能在该路段实现部分高级别自动驾驶能力，相当于让一辆有人车升级具备部分无人车的能力。

目前网络智能交通团队和清华智能产业研究院已经完成对北京亦庄、广州黄埔、沧州等若干路口的智能化改造，实现了Apollo Air纯路侧感知技术在L4真实场景的测试。通过不断打磨迭代Apollo Air纯路侧感知技术，网络会持续反哺现有的智能路口解决方案，将技术降维释放给车路协同量产产品，为共享无人车运营和高级别辅助驾驶提供高可靠性的路侧感知数据。

B. 自动驾驶功能核心算法

根据智能网联汽车驾驶系统的功能要求，实现自动驾驶功能的核心算法可分为：
1、环境感知、
2、路径规划、
3、行为决策
4、执行控制

C. 研究自动驾驶技术的算法需要哪些知识

潜在的应用包括利用分布在车体内外的传感器，比如激光探测、雷达、摄像头或者物联网。

D. 在自动驾驶的路上，百度Apollo走了多远

10月10日，网络旗下自动驾驶出租车服务ApolloGO正式在北京开放，北京的朋友们可以通过网络地图或ApolloGO的APP下单，在海淀、亦庄的站点免费进行试乘。

没有人会怀疑自动驾驶的未来，Waymo用千亿估值告诉所有玩家，自动驾驶是一块巨大的蛋糕。但自动驾驶的漫漫征途需要资金、时间与技术，且由于门槛更高，它不像新势力造车般百花齐放，更是行业中真正高手之间的较量。

尽管在技术上存在长尾效应，相关政策法规仍不明确，大规模商业化年限模糊，但作为L4级自动驾驶最受关注、最得资本青睐的应用场景，RoboTaxi已成为热门赛道。

网络、Waymo、特斯拉、Cruise，谁将主导这场战争呢？

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

E. 中美两地自动驾驶路测都拿“第一”，百度Apollo凭什么

▲专项能力评估测试实拍

综合能力测试可简单理解为对单个专项能力测试的随机串联，能够更真实地反映自动驾驶汽车连续执行驾驶任务的能力及稳定性。

与此同时，针对开放道路测试场景，北京报告除了会对各企业的路测里程、自动驾驶汽车脱离类别及原因进行统计、分析，也会统计测试企业在不同等级道路上的部署情况。

整体来看，北京报告突出强调了场景因素，更适合于用来衡量自动驾驶行业的发展水平。而另一方面，由于北京报告由第三方机构发布，并非企业个人申请，因此其客观性相较于DMV报告也会更高一些。

三、连续两个“第一”网络自动驾驶持续领跑

网络是国内自动驾驶领域的领头羊，在今日发布的北京报告中更是“一举夺魁”。而与此同时，网络也在日前发布的DMV报告中反超Waymo，拿下了MPD榜单的第一名。

2019年，网络在加州的路测里程数较2018年提升近6倍，至10万多英里（约合17.42万公里），MPD值也飙升至18050.03英里（约合2.9万公里）。这意味着，网络在加州路测的自动驾驶汽车每行驶约2.9万公里才需要被干预一次。

DMV报告结果依赖企业自觉，相较之下，北京报告会更符合中国国情且强调技术水准。网络能够在两个报告中都取得“第一名”的成绩，其在自动驾驶方面的硬实力已经不言自明。

据了解，网络Apollo目前已经形成智能交通、自动驾驶和车联网三大板块协同并进、互相支持的业务格局。截止至2019年12月18日，Apollo共拥有自动驾驶路测牌照150张、在全球23个城市开展路测、累计测试里程超过300万公里、全年新增专利1237件，并获得了众多商业落地的机会。

与此同时，网络Apollo自动驾驶平台也在2019年更新至5.5版本，开发者基于Apollo5.5，即可快速打造出在城市行驶的无人出租车、无人公交车、低速无人接驳车等多种自动驾驶车辆。

结语：网络持续亮剑发力自动驾驶

网络是国内最早布局自动驾驶的企业，一直以来都充当着国内自动驾驶发展的引领者。2019年，网络在自动驾驶汽车路测、生态构建、平台发布等多方面实现了多线开花。如今在北京报告中夺魁，也是在一定程度上为网络的自动驾驶实力做了证明。

与此同时，网络在DMV报告中拿下MPD第一名，也说明了网络不仅在国内自动驾驶领域居于领先地位，在全球范围来看也是处于第一梯队。

相信未来随着网络加速赋能自动驾驶的行业创新，国内自动驾驶的发展步伐也将进一步加快。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

F. 全球自动驾驶汽车硬件和软件最新技术总结（2020）

进入到2020年，自动驾驶技术走到了需要规模商业化证明技术价值的时候。

不管是封闭或半封闭场景的矿区、港口和园区，还是公开道路的RoboTaxi、RoboTruck等，技术都是自动驾驶在不同场景商业化的基础。

本报告覆盖了自动驾驶汽车所需要的感知、定图与定位、传感器融合、机器学习方法、数据收集与处理、路径规划、自动驾驶架构、乘客体验、自动驾驶车辆与外界交互、自动驾驶对汽车部件的挑战（如功耗、尺寸、重量等）、通讯与连接（车路协同、云端管理平台）等技术领域的讨论，并且提供相应的各自动驾驶公司的实施案例。

本报告是由美国、中国、以色列、加拿大、英国等全球不同国家和地区的自动驾驶专家，针对自动驾驶技术的硬件和软件技术，进行的全面阐述，方便各位读者能够从技术角度，了解最新的技术动态，从而全面了解自动驾驶汽车。

本报告的案例大多数来自汽车领域，这也是目前自动驾驶行业最火热的应用场景，但是，服务个人出行的汽车并不是自动驾驶技术影响深远的行业，其他的行业，如公共交通、货运、农业、矿业等领域，也同样是自动驾驶技术应用的广泛天地。

RNN——当处理诸如视频之类的时间信息时，RNN是强大的工具。在这些网络中，先前步骤的输出作为输入被馈送到网络中，从而使信息和知识能够持久存在于网络中并被上下文化。

DRL——将深度学习（DL）和强化学习相结合。DRL方法使软件定义的“代理”可以使用奖励功能，在虚拟环境中学习最佳行动，以实现其目标。这些面向目标的算法学习如何实现目标，或如何在多个步骤中沿特定维度最大化。尽管前景广阔，但DRL面临的挑战是设计用于驾驶车辆的正确奖励功能。在自动驾驶汽车中，深度强化学习被认为仍处于早期阶段。

这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，它们试图一起使用多种方法来提高准确性并减少计算需求。

一次在多个任务上训练网络是深度学习中的常见做法，通常称为多任务训练或辅助任务训练。这是为了避免过度拟合，这是神经网络的常见问题。当机器学习算法针对特定任务进行训练时，它会变得非常专注于模仿它所训练的数据，从而在尝试进行内插或外推时其输出变得不切实际。

通过在多个任务上训练机器学习算法，网络的核心将专注于发现对所有目的都有用的常规功能，而不是仅仅专注于一项任务。这可以使输出对应用程序更加现实和有用。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

G. 阿波罗登月用到了哪些控制、估计等算法

在计算机科学领域，进化计算（Evolutionary Computation）是人工智能（Artificial Intelligence），进一步说是智能计算（Computational Intelligence）中涉及到组合优化问题的一个子域。其算法是受生物进化过程中“优胜劣汰”的自然选择机制和遗传信息的传递规律的影响，通过程序迭代模拟这一过程，把要解决的问题看作环境，在一些可能的解组成的种群中，通过自然演化寻求最优解。进化算法正是借用以上生物进化的规律，通过繁殖、竞争、再繁殖、再竞争，实现优胜劣汰，一步步逼近复杂工程技术问题的最优解。进化计算的主要分支有：遗传算法GA，遗传编程GP、进化策略ES、进化编程EP。

H. 如何看待百度阿波罗计划，他将会产生什么样的影响

网络的目的很明确，就是通过吸纳汽车厂商、以及滴滴、京东等拥有大量车辆的用户使用网络的免费无人驾驶解决方案，越多的车辆使用网络的技术平台，就能获得更多的数据，通过这些数据积累，网络就能不断提升无人驾驶水平，进而实现良性循环。
网络无疑对Apollo计划寄予厚望，网络希望通过该计划所有的接口变得统一，软件和硬件产品标准而规范，整车厂商则能够获得即插即用的整体解决方案，而各个自动驾驶的创业公司也各司其职，少了很多后顾之忧。
可以这么说，如果把自动驾驶汽车看做一台智能手机，那么Apollo计划就是汽车上的安卓，而自动驾驶厂商一旦参与到Apollo计划中，则是像App一样。这个操作系统将弥补各方的缺陷，成为了自动驾驶领域不可或缺的一部分。
网络的野望
在5日的大会上，网络称，今年9月搭载该自动驾驶系统的车型可实现在固定车道上自动驾驶，到今年12月将实现简单城市路况的自动驾驶。同时，网络计划到2020年底希望可实现高速和城市道路的全路网自动驾驶。
陆奇说，人工智能会像前三次工业革命一样，将人类推进新的时代。AI技术让我们可以开发智能化产品，这些产品有能力自动获取知识，应用知识。
陆奇表示，AI同时也是新一代的计算平台。网络将以AI为基础，大幅度推进搜索、手机网络和信息流核心业务，同时网络还将用人工智能打造金融、智能云、DuerOS、自动驾驶汽车一系列新业务。这些业务有能力成为网络未来的核心业务。
“人工智能将是中国的历史性机遇”，陆奇表示，“中国有充足的人才储备和技术积累，有充裕的资金，有广阔的市场空间和最活跃的用户群，政策环境也是最良好的。”
他指出，中国有结构化的优势，获得更多数据来推动人工智能成长。中国有能力获得机遇领先世界。
陆奇还表示，人工智能也是网络的机会，网络也是中国公司当中最适合，最有能力来做人工智能的公司。网络通过17年积累和早期战略投入，已经具备了充足的技术、人才和数据。

I. 防疫"新武器"！Apollo无人车自动驾驶、消毒送餐样样硬核

导?语

2020/2/17

小小的病毒肆虐神州大地，让数万人染上新冠肺炎，每当这种危难时刻来临，便会体现出中华民族强大的凝聚力，全国人民上下齐心，主动响应少出门的号召，尽量减少病毒的扩散。

Apollo生态合作伙伴中科慧眼接连推出社区人员防疫、带体温检测的AEB系统等三款疫情监测系统。带体温检测的AEB系统可在商用车(营运车辆、公交车等)车内或前后车门处实时监测人体体温，并将超过人体正常体温时报警并记录数据。

编辑说

科技改变生活，这句话说得一点也没错。相信随着更多如新石器一般的Apollo生态合作伙伴奔赴一线，自动驾驶将负起应有的责任，在抗击疫情的前线以及后方发挥重大作用，助力疫情早日退散。全民战疫情，网络在行动，Apollo在行动。

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