百度自动驾驶新突破:获首批T4牌照,升级Apollo 5.0,将进行复杂城市场景路测...

百度自动驾驶新突破:获首批T4牌照,升级Apollo 5.0,将进行复杂城市场景路测..._第1张图片


作者 | KYLE WIGGERS等

编译 | 夕颜

出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)

 

最近,百度自动驾驶项目终于有了进展。先是上周悄然发布了 Apollo 的最新版本 Apollo 5.0,引入一些新功能;昨天下午,北京市自动驾驶测试管理联席小组又发布首批 T4 级别自动驾驶测试牌照,总计5张,百度全部收入囊中。自吴恩达的明星无人驾驶创业公司 Drive.ai 宣布关停“卖身”苹果之后,这个消息给自动驾驶行业带来了一丝振奋。


获首批 T4 牌照


先来看百度此次获得的 T4 牌照,下图中可以看到,百度此次获得的牌照限定在北京区域内行驶,有效期至 2019 年 9 月 29 日。

        百度自动驾驶新突破:获首批T4牌照,升级Apollo 5.0,将进行复杂城市场景路测..._第2张图片


据了解,T4 牌照是目前全国最高技术等级、最高标准、测试场景最难的开放道路测试资格认证。自动驾驶车辆测试评估分为 T1 至 T5 共 5 个级别,其中,T1 为最基础的笔直道路,只有红绿灯等简单交通设置;T2 为简单城市场景,可让自动驾驶车辆实现右转;T3 为常见城市场景,有城市平面立交桥;T4 为复杂城市场景,有隧道、林荫道等设置;T5 为特殊城市场景,可实现雨雾、湿滑路面等复杂交通和天气环境。

 

相比 T3,T4级别自动驾驶要求能够通过隧道、学校等区域,应对行人违章通行、施工路段绕行等复杂场景,车辆还要准确识别多种交通要素如潮汐车道、可变导向车道、路口左转待转、临时红绿灯等特殊交通标志、标线和信号灯,并可以正确实现无障碍通行。不仅如此,车辆还要具备超车能力,并具备坡路行驶,具备坡道停车和起步能力,误差要严格小于 15cm。在停车入库和侧方停车等泊车能力也需进行考核,车辆需要应对车库内行人和障碍物识别等细节场景。

 

此外,车辆需要 100% 通过 102 项场景覆盖度测试,比 T3 级别测试增加了 19 项高难度的复杂场景测试。然后,车辆需通过 T4 级别能力评估测试,在随机选定的 T4 级别考试路线上,车辆必须一次性完成所有评估内容的测试,任意一项失败则为整体评估不通过。

 

目前,小马智行、腾讯和滴滴已拿到 T3 级别牌照,戴姆勒、奥迪、蔚来为 T2 级别,北汽新能源为 T1 级别。


推出Apollo 5.0,升级复杂道路情景模型


让百度获得 T4 牌照的,正是这家公司的 Apollo 系统。

 

上周,百度发布最新版本 Apollo 5.0,这是一款面向无人驾驶汽车的开源全栈软件解决方案,紧随 Apollo Lite 之后发布,后者是该公司基于视觉的框架,可在特定条件下实现接近全自动驾驶。Apollo 5.0 引入了许多新功能,包括升级的“复杂”道路情景模型和定制传感器校准服务。

 

GitHub地址:https://github.com/ApolloAuto/apollo/releases/tag/v5.0.0

 

“Apollo 5.0 是为了支持地理围栏自动驾驶的批量生产,”百度在随附的 GitHub 变更日志中指出,“这款车现在拥有 360 度的视野......让它更安全,意识更强。”

 

Apollo 5.0 引入了全新的数据管道服务,包括单车校准选项,以及精心设计的预测评估器和地图数据验证工具。此外,新系统的亮点还有开放空间规划——一种新的基于场景的规划算法 ,并改进了对停车和交叉路口的支持,包括带有停车标志和红绿灯以及没有标牌的交叉路口。最后,Apollo 用于模型验证和测试的基于 Web 的仿真平台 Dreamland 已经更新了更强大的场景编辑器和环控制模拟。

 

自推出以来,百度 Apollo 在两年内已经走过了漫长的道路。

 

在 2018 年国际消费电子展上,百度推出了 Apollo 的第二个主要版本 Apollo 2.0,它引入了新的参考车辆,一个用于无线更新的加密框架,经改进的计算机视觉算法,以及一个可以更好地确定车辆在路上位置的系统。 2018 年 4 月,该公司揭开了 Apollo 2.5 的面纱,这个系统版本配备了改进的基于视觉的感知,实时相对映射,新的驾驶场景和可视化调试工具。

 

随着 Apollo 2.5 的推出,百度与中国汽车技术研究中心和中国信息通信研究院合作推出了自动驾驶安全实验室。

 

Apollo 3.0 增加了对代客泊车、自动迷你巴士和自动微型车的支持,并与百度语音激活远程信息处理软件集成,该软件可以进行面部识别,监控驾驶员的疲劳迹象。此外,这标志着百度采用了英特尔子公司 Mobileye 制定的责任敏感安全(responsibility-sensitive safety,RSS)模型,这是一种“常识”方法,用于在道路上做出决策,形成良好的驾驶习惯,例如保持安全距离并给予其他车辆进入阿波罗的代码库的通行权。

 

Apollo 3.5 引入了完成无保护转弯的能力(这对无人驾驶汽车是巨大的挑战),管理减速带,清除区,侧面通道,狭窄的车道和停车场。此外,它标志着 Apollo Enterprise 和 Apollo Cyber RT 框架的推出,前者是为大规模生产的汽车提供的一套自主和连接服务,后者是一种与激光雷达传感器(如 Velodyne 的 VLS-128)兼容的高性能运行时。

 

百度的动作之快使之与英伟达保持同步,英伟达今年早些时候在 Drive AutoPilot 上推出了全新的全栈自动驾驶解决方案。百度的最新竞争者是来自日本的 Tier IV,这家公司出身东京大学,最近筹集了 2800 万美元用于开发无人驾驶开源软件平台 Autoware。

 

Apollo 的迭代之路

 

目前,Apollo 项目已经增长到 400,000 行代码,是 2018 年 1 月公布的 165,000 行代码的两倍多。这些代码由英特尔、英伟达、恩智浦和 130 多个全球合作伙伴进行测试、贡献或部署。据百度称,从该项目的 GitHub 存储库中获取 Apollo 代码的开发人员数量为 12,000,比 2018 年中期增加了 20%。百度的合作公司包括总部位于加利福尼亚州的 Udelv,沃尔沃和福特都承诺在 2019 年在中国道路上测试 Apollo 自动驾驶车辆。

 

百度计划到 2020 年在高速公路和城市道路上实现“完全自动驾驶”,但在北京,这家公司还面临着来自 Pony.ai 的竞争,该公司迄今已筹集了 2.14 亿美元的风险资本,并于 4 月初在广州推出了无人驾驶出租车试点。与此同时,Alphabet 的 Waymo 表示,其目前为超过 1000 名驾驶员,超过 600 辆车提供服务。通用汽车公司的巡航自动化公司(Cruise Automation)则一直在为其旧金山的员工测试自动出租车服务,并计划今年推出公共服务。除此之外,百度的其他竞争对手还包括特斯拉、Zoox、Aptiv、May Mobility、Pronto.ai、Aurora 和 Nuro。

 

参考链接:

https://venturebeat.com/2019/07/01/baidu-releases-apollo-5-0-with-upgrades-for-complex-road-scenarios/


(*本文为 AI科技大本营整理文章,转载请联系 1092722531


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