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Apollo 項目于 2016 年在攜程框架研發部誕生,初衷是為了解決公司內部配置管理尤其是中間件公共配置的管理難題,秉持著開源開放的精神,項目從第一行代碼開始就在 GitHub 上開源,可以說是一個完全開放的項目。
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LQR處理線性控制,這種類型的模型可以用等式來表示(詳見下圖)。x(上方帶點)=Ax+Bu,x(上方帶點)向量是導數,或X向量的變化率。所以x點的每個分...
了解Apollo 2.5和3.0里廣泛使用的單目攝像頭物體檢測模塊
在原始Darknet基礎上中,加入了更深的卷積層(Feature Map Size更小)同時添加反卷積層,捕捉更豐富圖像上下文信息(Context In...
Lattice算法隸屬于規劃模塊。規劃模塊以預測模塊、Routing模塊、高精地圖和定位的結果作為輸入,通過算法,輸出一條平穩、舒適、安全的軌跡,交給控...
如今,Apollo 推出兩款產品(一個是 MiniBus-自動接駁小巴阿波龍,一個是新石器 AX1-L4級無人物流微型車),這兩款都可以完成量產,這對于...
為什么要做功能安全?這是自動駕駛的幾次事故,其中比較嚴重的一次是2018年3月18日美國Uber碰撞事件,導致人員死亡,另外還有Google等其他無人駕...
首先為大家介紹下Apollo的Roadmap。今年7月份,Apollo發布了3.0版本,并升級發布了ASU、Hardware Flexibility、L...
自動駕駛需要許多技術,但強大的3D感知是車輛與周圍環境互動的先決條件。目前,最標準的方法是基于Lidar來檢測和識別物體,發現可行駛道路和相關任務。
另外,該事故在交互設計上也有缺陷。當事故發生前,傳感器探測到這個人時,并沒有提供警報,司機正在低頭看手機視頻,當他抬頭看到這個行人的時候再處理事故已經來...
在演講中,羅琦首先對 Apollo 3.0 Monitor 狀態監控模塊的升級和 Guardian 新模塊的加入進行了介紹。他表示,Monitor 模塊...
我們使用計算機視覺和傳感器融合,獲取一幅關于我們在世界上的位置的豐富畫面,使用定位確定我們在這個世界的精確位置,然后使用路徑規劃來繪制一條通過這個世界到...
相對地圖是在Apollo 2.5的時候第一次對外開放。在3.0的時候我們和長沙智能駕駛研究院一起合作研發,對相對地圖進行了功能和架構上的升級。
2018年6月23日,由百度主辦、佐思產研、佐智汽車承辦的第4期《Hello Apollo,自動駕駛公開課》——“Apollo2.5限定場景低成本技術方...
這種降低維度,以退為進的方法,是對規劃模塊認識上的一個飛躍。通過放棄最優解的追求轉而追求較優解,換來系統運算速度、穩定性的極大提高,同時滿足無人駕駛系統...
第二部是邏輯推理階段,這也是預測直接使用神經網絡的方式。就Apollo來說,對車輛進行了深度神經網絡的學習。具體來講,結構如圖所示,將每個障礙物各自特征...
安裝Apollo時,需要一臺運行Ubuntu的機器;Apollo的編譯需要一個Docker環境,這需要在Ubuntu系統中安裝Docker,因為Apol...
深度剖析Apollo自動駕駛平臺,看看是不是有真的“原子彈”
自動駕駛系統包括障礙物檢測、紅綠燈識別、駕駛行為決策、路徑規劃等系列復雜的功能模塊,如何將這些獨立而又相互依賴的模塊集成在一起,構建成一個穩定的運行系統...
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