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Apollo星火计划学习笔记——第六讲Part2 Apollo感知模块详解与实践

引言

课程目的与学习目标：

  • 相对完整的介绍感知的功能和算法
  • 推荐代码的学习方法，介绍需要学习的主要算法
  • 希望根据本节课程，能够对Apollo有系统的认识

1. Apollo感知框架介绍

1.1 Apollo感知模块概述

感知模块结合了使用多个摄像头、雷达和激光雷达来识别障碍物并融合他们各自的轨迹以获得最终轨迹列表的能力。其中障碍物子模块对障碍物进行检测、分类和跟踪，同样预测障碍物的运动和位置信息。

检测和分类实战项目：

  • 自动驾驶实战：基于Paddle3D的点云障碍物检测
  • PaddleSeg实现自动驾驶语义分割
  • 助力自动驾驶：行车检测和车道线分割

跟踪：
单帧检测结果具备类型、位置、航向等信息，但是无法准确预测物体未来的运动，因此需要多帧检测从而跟踪

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fusion：实现了多传感器融合

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启动DAG文件：mainboard -d 路径/***.dag

2. LiDAR障碍物检测、红绿灯识别

2.1 LiDAR感知模块

路径：/apollo/modules/perception/production/dag/dag_streaming_perception_lidar.dag
Point Cloud
Detection Objects
Tracked Objects
Fused Objects
LiDAR Driver
Detection Component
Recognition Component
Fusion Component
Channel

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目标跟踪的主要目的： 根据运动目标相关的特征值，将障碍物序列中连续帧的同一目标关联起来，得到每帧数据中目标的运动参数以及相邻帧间目标的对应关系，从而得到障碍物完整的运动轨迹
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3. 感知模块的启动方法和基础配置

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参考文章及视频

星火第六讲——Apollo感知模块详解与实践2

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