這篇文章主要介紹了Apollo3.5感知模塊是什么的相關(guān)知識，內(nèi)容詳細(xì)易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇Apollo3.5感知模塊是什么文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。

成都創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項目包括仙桃網(wǎng)站建設(shè)、仙桃網(wǎng)站制作、仙桃網(wǎng)頁制作以及仙桃網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，仙桃網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到仙桃省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

簡介

Apollo 感知模塊具有以下新的特性：

•    支持VLS-128線激光雷達

•    使用多攝像頭方法檢測障礙物

•    更加先進的交通燈監(jiān)測模塊

•    可配置的傳感器融合方法

感知模塊綜合使用5個攝像頭 (2個前置、2個側(cè)面和1個后置)，2臺毫米波雷達 (車頭和車尾) 以及3個16線激光雷達 (2個在車尾和1車頭) 和1個128 線激光雷達來識別障礙物，并融合各個傳感器的信息產(chǎn)生最終跟蹤列表。

障礙物檢測子模塊對障礙物進行檢測、分類和跟蹤。同時預(yù)測障礙物的運動和位置信息(例如：方向和速度)。對于車道線, 通過后期處理車道解析像素，結(jié)合計算得到的與參考車輛(如L0, L1, R0, R1)的相對位置信息，可以構(gòu)造出車道。

體系結(jié)構(gòu)

感知模塊的基本結(jié)構(gòu)如下所示：

感知模塊的基本結(jié)構(gòu)圖

詳細(xì)的感知模塊工作流程如下所示。

感知模塊的工作流程圖

輸入

感知模塊的輸入包括以下幾個部分:

128線激光雷達數(shù)據(jù)（cyber channel/apollo/sensor

/velodyne128) 

 16線激光雷達數(shù)據(jù)（cyber channel/apollo/sensor

/lidar_front,lidar_rear_left,

lidar_rear_right)

毫米波雷達數(shù)據(jù)（cyber channel/apollo/sensor

/radar_front,radar_rear)

 圖像數(shù)據(jù)（cyber channel/apollo/sensor

/camera/front_6mm,front_12mm)

 標(biāo)定好的雷達傳感器外參 (以YAML 文件格式提供)

 標(biāo)定好的前置攝像頭的外參和內(nèi)參(以YAML 文件格式提供)

車輛的速度和角速度 （cyber channel/apollo/

localization/pose)

輸出

感知模塊的輸出如下所示：

帶有方向、速度和分類信息的3D障礙物軌跡（cyber channel/apollo/

perception/obstacles)

交通燈檢測和識別子模塊的輸出（cyber channel/apollo/

perception/traffic_light)

設(shè)置指令

在配置文件modules/perception/conf/

perception_lowcost.conf中進行通用設(shè)置。

運行命令：./scripts/bootstrap.sh 來啟動web圖形界面。

在圖形用戶界面中選擇汽車模型。

使用以下命令啟動感知模塊：./scripts/perception

_lowcost_vis.sh start  或者在圖形用戶界面的Module Controller視圖頁面點擊 perception 按鈕。停止感知模塊的命令如下：./scripts/perception

_lowcost_vis.sh stop注意：請不要試圖通過圖形用戶界面啟動感知模塊而使用腳本命令停止該模塊，反之亦然。

從Apollo開放數(shù)據(jù)平臺（Open Data Platform.）下載demo 數(shù)據(jù)。

注意：

如果你被重定向到百度云的登陸頁面，請完成登陸之后重復(fù)上述第5步(點擊開放數(shù)據(jù)平臺鏈接)

注意事項

1. 為了運行基于Caffe的感知模塊，需要Nvidia GPU 和CUDA環(huán)境。Apollo 在發(fā)布的Docker 鏡像中提供了CUDA 和Caffe 庫。但是，在Docker 鏡像中沒有安裝Nvidia GPU的驅(qū)動程序。

2. 為了運行基于CUDA加速的感知模塊，請務(wù)必在Docker 鏡像中安裝與主機電腦同樣版本的Nvidia驅(qū)動，然后使用GPU選項編譯Apollo（例如, 使用./apollo.sh build_gpu 或者./apollo.sh build_opt_gpu命令）。

   請參考 How to Run Perception Module on Your Local Computer。

3. 該模塊包含一個以二進制文件格式發(fā)行的修改后的Caffe深度學(xué)習(xí)框架。Caffe的版權(quán)說明如下：

1 COPYRIGHT
 2
 3All contributions by the University of California:
 4Copyright (c) 2014-2017 The Regents of the University of California (Regents)
 5All rights reserved.
 6
 7All other contributions:
 8Copyright (c) 2014-2017, the respective contributors
 9All rights reserved.
10
11Caffe uses a shared copyright model: each contributor holds copyright over their contributions to Caffe. The project versioning records all such contribution and copyright details. If a contributor wants to further mark their specific copyright on a particular contribution, they should indicate their copyright solely in the commit message of the change when it is committed.
12
13LICENSE
14
15redistribution and use in source and binary forms, with or without modification, are permitted provided that the following conditions are met:
16
17    1. Redistributions of source code must retain the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer.
18    2. Redistributions in binary form must reproduce the above copyright notice, this list of conditions and the following disclaimer in the documentation and/or other materials provided with the distribution.
19
20    THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS">

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本文題目：Apollo3.5感知模塊是什么
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