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1、Apollo 3.5 技术架构详解全程回顾硬件平台主要是无人驾驶系统的计算硬件和各种传感器硬件，包括GPS/IMU、摄像头、激光雷达、毫米波雷达、HMI设备、黑盒子等。开源软件平台是自动驾驶系统的核心部分，包括功能模块、运行框架和实时操作系统三部分。功能模块可细分为：地图引擎：运行高精地图；定位模块：通过GPS、V-SLAM、L-SLAM、里程计等多种定位源融合，结合高精地图，实现精准定位；感知：通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头，精确感知车辆周围的环境路况，包括车辆、行人、交通标志等等；规划：主要包括路径规划、运动障碍物的预测等；控制：实现控制车辆的转向、油门、刹车等操作；End-to-End
2、：基于深度学习的横向和纵向驾驶模型；HMI：人机交互模块。TIPS本次沙龙课程，我们有请到百度Apollo资深技术布道师胡旷来详细讲解Apollo3.5技术架构。胡旷，中科院软件所计算机科学专业硕士，清华大学在读MBA。曾在IBM负责技术研发及创新管理工作，拥有4项美国专利。2014年加入百度担任技术管理岗位，目前是Apollo开源社区技术布道师，负责Apollo平台的车辆硬件认证，并为生态伙伴提供软硬件解决方案咨询、帮助其落地Apollo解决方案。在这次的分享中，胡旷将从Apollo3.5整体框架出发，为大家讲解全新版本的Apollo在城市驾驶能力、Apollo Cyber RT框架、硬件平
3、台以及V2X车路协同这四大方面的重大升级，带领开发者更好的认识了解Apollo。以下，ENJOY Apollo 3.5是面向城市道路自动驾驶解决方案，能够处理更复杂的环境，具备更全面的能力。相对于以前的版本，Apollo 3.5 做了以下升级。第一是首次具备处理城市道路自动驾驶能力。第二是 Apollo 3.5硬件平台全新升级。第三是实时通信框架Cyber RT。之前使用的是ROS， Apollo 3.5从ROS替换成了Apollo自研的专门应用于自动驾驶应用场景的通信框架 Cyber RT。最后是应用于智慧交通的V2X。Apollo 3.5 架构这是Apollo 3.5的架构图，还是基于经典
4、的四层架构。Apollo 3.5对四大核心能力进行了升级。首先是底层的车辆认证平台，主要包括两块，第一是符合Apollo标准的线控车辆的需求，第二是满足Apollo线控标准的车辆。往上是硬件开发平台，硬件开发平台是做自动驾驶相关的硬件，这些蓝色的模块中有些是新增的硬件类型，有些是更新的硬件型号。再往上是软件开放平台，开源代码大部分是在软件层面。Apollo3.5在定位、感知、规划、还有Cyber RT以及V2X的适配器等模块有变化。最上层的云端服务在Apollo 3.5主要是仿真以及V2X的路侧服务。线控车辆是做自动驾驶的第一道门槛。Apollo 3.5的开放车辆认证平台其实就是降低大家的第一
5、道门槛。在Apollo 3.5中，我们联合车厂的伙伴一起做这个事情。首先我们新增了两款国内车厂的车辆，第一是与广汽合作的GE3的开发者版本，另一个是与长城合作的WEYVV6。开发者可以买到这些车辆，并且比之前的要便宜，降低上车的门槛。此外，我们还升级了乘用车的线控标准，新增了小型车的认证标准。此外，我们还发布了更详细的适配Apollo车辆线控标准的流程以及测试标准。在Apollo 3.5中，硬件开发平台整体传感器套件变化非常大。在Apollo 3.0的传感器套件方案中，车的顶部是64线主感知雷达，还有前方的一个毫米波雷达以及三个摄像头，还有GPS、IMU惯导系统。Apollo 3.5的变化非常
6、之大。首先主感知激光雷达从64线升级到了128线，同时还增加了三个16线激光雷达，分别布置在车辆的正前方，以及车后部两侧，毫米波雷达也从之前的正前方的一个变成现在两个，分别是正前方一个，车后部一个，这也是为了支持倒车的场景。摄像头现在也是做环式，增加到10个。其次我们还新增了很多的适配硬件，大家可以根据自己的场景做更深入的适配，而且还包括一些符合车规级的感知设备，主要是为将来的量产做准备。第三点是开源软件平台，这一块重点介绍规划、感知模块还和Cyber RT。在以前的自动驾驶场景中间，使用同一个配置来处理不同用户场景的问题。在Apollo 3.5中，我们要面临复杂城市道路，有更多的用户场景，我
7、们提出了基于Scenario的规划。Planner是解决自动驾驶的局部规划，Routing是解决全局规划。具体而言，规划就是基于地图、全局导航路径、定位、车辆状态（包括：位置、速度、加速度、底盘）、障碍物的感知及预测信息，计算出可供控制模块（Controller）执行的一条安全且舒适的行驶路径。基于Scenario的规划架构如图所示，从顶部的输入开始，通过Planner的Dispatcher生成Planner。这个规划框架带来了以下优点：架构可扩展且灵活可以订制自己的Scenario可以根据每一个Scenario精调性能可以复用决策器和优化器下面给大家看一个例子，这是一个很常见的车辆行驶场景，
8、这个场景由四个Scenarios来组成，第一个Scenario车辆会做前面的跟车，车道保持，Lane Follow，探测到的行人在一定时间内保持静止状态，这个时候可能选择侧道超车，超完车之后继续做Lane Follow，后面有一个Stop Sign来继续行进，这是一个很常见的场景。一个场景由连续多个Scenarios组成再细看下刚才场景中间的某一个Scenario。Scenario是由多个Stages组成的，再来看Side Pass有哪些Stages，前面有障碍物要减速，生成减速的轨迹线，之后第二个Stages停在离前方障碍物的安全距离内，观察情况确保安全。第三步在确保安全的前提下，生成了Si
9、de Pass的轨迹线，这就是Side Pass所经历的三个Stages。一个Scenario由连续多个Stages组成Apollo 3.5默认支持这些道路场景、隔离带道路、小巷道，减速带、禁停区、人行道还有旁边有车辆停的道路，以及交叉路口、全向停止标志。还有像开放空间对于停车、倒车、泊车这些场景的支持。在Apollo 3.5 中，感知套件的变化非常大，主要表现在：第一新的感知系统能够帮助Apollo系统看得更全，实现360度无死角，无盲区的覆盖。第二基于128线的激光雷达能看得更远。第三是更灵活，根据场景以及硬件配置融合的机制。多视角感知架构这个是新的感知的架构图，主要还是三类感知设备。从图
10、中看出，使用深度网络解决交通信号灯检测、车道检测以及障碍物的问题和点云的分割。之后再做后向的融合、输出。交通信号灯是基于两个摄像头来做的，而其他的功能我们会基于三类感知设备。开源软件的另一重点，也是Apollo四个核心开放能力里面的一个重点，即Cyber RT。Cyber RT是系统应用层和操作系统层的一个中间件， Apollo之前是使用ROS，为什么Apollo 3.5要替换成Cyber RT呢？大家都知道ROS是基于在机器人行业用得非常的广泛的实时通信系统，但是把它用在自动驾驶场景里会面临很多的挑战。1)ROS调度的不确定性。ROS的调度依赖linux的通用系统调度，不清楚业务逻辑。自动驾
11、驶是专用系统，任务需要按照业务优先级调度。其低延迟要求比高吞吐要求更高。2)ROS通信的开销。Apollo前期曾经使用共享内存去降低ROS原生的通信开销的问题。3)非自动驾驶领域专用，存在其他问题等。使用Cyber RT有以下优势：1)非常简易的部署体验，不用关注其调度机制与通信机制，就能提供非常好的性能，且不需要复杂的配置。2)加速自动驾驶开发，自研减少了很多底层的依赖，迁移到不同的计算平台的时候就会相对容易。3)专注自动驾驶，为自动驾驶解决方案赋能。它是相对独立的开源实时计算框架，并且专为自动驾驶设计的组件模块，基于Cyber，简化搭建自动驾驶应用的流程。Apollo Cyber RT运作
12、流程Cyber中通过Components来封装每个算法模块，通过有向无环图（DAG）来描述Components之间的逻辑关系。对于每个算法模块，也有其优先级、运行时间、使用资源等方面的配置。系统启动时，结合DAG、调度配置等，创建相应的任务，从框架内部来讲，就是协程，调度器把任务放到各个Processor的队列中。然后，由Sensor输入的数据，驱动整个系统运转。V2X是推动自动驾驶另外一条技术路线，跟自感知相比是另外一种路线。当然它与自感知技术协作的话能更快地帮助自动驾驶落地，Apollo 3.5提供了V2X的解决方案。Apollo 3.5 智能车辆基础设施协作系统（IVICS)架构图这是Apollo V2X的架构图，其包括硬件平台的OBU，软件平台的Adapter，以及云端的路侧服务。