數(shù)據(jù)可能才是當(dāng)天真正的主角。

2018年4月18日，百度舉行了Apollo 2.5 開(kāi)放技術(shù)發(fā)布會(huì)，這時(shí)距離Apollo首次亮相，剛好過(guò)去1整年。

在一周年慶生會(huì)上，我們獲得了幾個(gè)新消息：百度正式開(kāi)源Apollo 2.5（限定區(qū)域內(nèi)基于視覺(jué)的高速自動(dòng)駕駛），推出了低成本高性能的方案，硬件參考設(shè)計(jì)可以減少到1個(gè)單目廣角攝像頭和1個(gè)毫米波雷達(dá)。比亞迪成為Apollo平臺(tái)第100家合作伙伴。Apollo與金龍合作的阿波龍已經(jīng)進(jìn)入了最后的量產(chǎn)階段。百度牽頭成立了Apollo汽車信息安全實(shí)驗(yàn)室，共同研究智能駕駛信息安全方面相關(guān)課題。

但是，如果你還記得Apollo開(kāi)源技術(shù)背后的驅(qū)動(dòng)力，就一定會(huì)在發(fā)布會(huì)上關(guān)注到“數(shù)據(jù)”有關(guān)的信息。自動(dòng)駕駛對(duì)數(shù)據(jù)的要求是沒(méi)有上限的——高精度地圖更新需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃算法需要數(shù)據(jù)。Apollo2.5 發(fā)布會(huì)上的種種細(xì)節(jié)告訴我們，數(shù)據(jù)才是當(dāng)天真正的主角。

高精度地圖眾包采集

高精度地圖是Apollo非常必要的組成部分，可以確保無(wú)人車在惡劣和復(fù)雜的情況下，規(guī)劃出一條行車軌跡。高精度地圖也是一項(xiàng)百度掌握優(yōu)勢(shì)資源的業(yè)務(wù)，但是現(xiàn)階段行業(yè)面臨的痛點(diǎn)之一是高精度地圖覆蓋率不足，對(duì)于需要借助高精度地圖來(lái)驗(yàn)證功能的開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，是一個(gè)缺憾。

對(duì)于這個(gè)情況，百度提出了“實(shí)時(shí)相對(duì)地圖”的概念，主要適用于高速公路、限定區(qū)域這樣的簡(jiǎn)單場(chǎng)景。

絕對(duì)高精度地圖與實(shí)時(shí)相對(duì)地圖

先介紹一下實(shí)時(shí)相對(duì)地圖。實(shí)時(shí)相對(duì)地圖采用的是車身坐標(biāo)系，車身是整個(gè)坐標(biāo)系的原點(diǎn)，通過(guò)車上的傳感器實(shí)時(shí)采集地理信息。Apollo平臺(tái)資深架構(gòu)師繆景灝介紹，和高精度地圖相比，實(shí)時(shí)相對(duì)地圖只適用于非常有限的場(chǎng)景，比如高速公路和限定區(qū)域，精度也更低一些，但是可以低成本短時(shí)間讓開(kāi)發(fā)者用上類似的功能。繪制實(shí)時(shí)相對(duì)地圖的傳感器，只要一個(gè)單目廣角攝像頭，在成本上不會(huì)增加開(kāi)發(fā)者的負(fù)擔(dān)。

相對(duì)地圖里的重要組成部分是車道線，對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車的決策和規(guī)劃模塊來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)是非常重要的信息。繆景灝告訴我們，如果能充分利用車道線的中心線和車道線邊界線信息，就可以計(jì)算出非常安全、平滑、可行的行車的軌跡。

長(zhǎng)沙智能駕駛研究院的產(chǎn)品研發(fā)總監(jiān)黃英君和他的團(tuán)隊(duì)基于Apollo 2.5研發(fā)了東風(fēng)乘龍系列重卡，可以在高速公路實(shí)現(xiàn)ACC、AEB等功能。黃英君指出，2.5版源代碼中增加了導(dǎo)航模式（Navigation Mode），基于完全免費(fèi)百度地圖的路徑規(guī)劃，結(jié)合攝像頭輸出的車道線等信息，“只要自己開(kāi)車順著車道跑一下，就可以獲得實(shí)時(shí)相對(duì)地圖，在規(guī)劃模塊里面使用車道信息進(jìn)行規(guī)劃”。

關(guān)于實(shí)時(shí)相對(duì)地圖有一個(gè)信息需要?jiǎng)澲攸c(diǎn)——實(shí)時(shí)相對(duì)地圖和高精度地圖采用了相同的地圖格式，這就意味著系統(tǒng)用一個(gè)API就可以同時(shí)接入實(shí)時(shí)相對(duì)地圖和高精度地圖，為下游的決策規(guī)劃模塊提供信息。

聽(tīng)到這里，我們很容易就聯(lián)想到基于高精度地圖眾包采集，自動(dòng)駕駛汽車行駛過(guò)程中實(shí)時(shí)感知的數(shù)據(jù)，有一部分也會(huì)用來(lái)幫助高精度地圖更新，雖然Apollo 2.5中的導(dǎo)航模式看起來(lái)并不足以支撐眾包采集的所有功能，但百度似乎正在對(duì)外釋放這部分能力。

后續(xù)的開(kāi)發(fā)者工具環(huán)節(jié)很快印證了我們的想法。

高精度數(shù)據(jù)采集器

百度為開(kāi)發(fā)者提供了一個(gè)采集高精度地圖的工具——高精度數(shù)據(jù)采集器。繆景灝提到了一個(gè)看上去并不復(fù)雜的使用流程——通過(guò)Dreamview采集高精度地圖所需的原始數(shù)據(jù)，再用相應(yīng)的工具把這些數(shù)據(jù)上傳到云端，開(kāi)發(fā)者就可以從網(wǎng)頁(yè)上下載制作好的高精度地圖。整個(gè)過(guò)程需要本地和云端相互配合。

但是受限于法律法規(guī)，這些功能只有國(guó)外開(kāi)發(fā)者可以使用，國(guó)內(nèi)開(kāi)發(fā)者如果有需要，可以百度高精度地圖的團(tuán)隊(duì)合作來(lái)采集地圖測(cè)試功能。

為自動(dòng)駕駛研究提供“實(shí)用的”數(shù)據(jù)資源

完善更新自動(dòng)駕駛系統(tǒng)離不開(kāi)數(shù)據(jù)。用數(shù)據(jù)搭建仿真場(chǎng)景，驗(yàn)證訓(xùn)練系統(tǒng)是一種比較經(jīng)濟(jì)的方式。今年3月份，百度發(fā)布了自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集和工具集ApolloScape，目的是為自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)提供更“實(shí)用的數(shù)據(jù)資源”，特點(diǎn)是基于真實(shí)場(chǎng)景、基于真實(shí)駕駛行為。

ApolloScape場(chǎng)景解析數(shù)據(jù)集

據(jù)ApolloScape項(xiàng)目負(fù)責(zé)人楊睿剛介紹，ApolloScape項(xiàng)目是半年前開(kāi)始的，百度通過(guò)高精度的采集車來(lái)獲得三維和二維的街景數(shù)據(jù)。同時(shí)開(kāi)發(fā)了很多工具，可以半自動(dòng)地對(duì)每一個(gè)像素進(jìn)行標(biāo)定，給出語(yǔ)義標(biāo)簽。半年內(nèi)時(shí)間里，Apollo已經(jīng)生產(chǎn)出了帶有像素級(jí)標(biāo)簽的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集。

業(yè)內(nèi)人士都知道，開(kāi)發(fā)者需要的是標(biāo)注好的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量不是越多越好，而是要保證質(zhì)量以及多樣性。楊睿剛在介紹ApolloScape數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)時(shí)提到，他們基于視頻已經(jīng)可以提供了20萬(wàn)幀開(kāi)放數(shù)據(jù)集，包含三維信息，均做了實(shí)例級(jí)目標(biāo)物標(biāo)注，提取了25類不同語(yǔ)義項(xiàng)，28類不同樣式車道線。不過(guò)對(duì)于具體分類維度，現(xiàn)場(chǎng)沒(méi)有展開(kāi)。

ApolloScape路線圖

ApolloScape是一個(gè)不斷發(fā)展的項(xiàng)目，它會(huì)按照一個(gè)時(shí)間表在近兩年里不斷采集標(biāo)注和公開(kāi)大量的仿真數(shù)據(jù)，提高仿真能力。

2018年7月增加傳感器紅外攝像頭、立體攝像頭等，從它們的數(shù)據(jù)里提取更多語(yǔ)義信息，比如用紅外攝像頭識(shí)別夜晚的行人。

2018年12月，采集立體視覺(jué)數(shù)據(jù)集，主要是針對(duì)一些復(fù)雜的情況，獲得基于真實(shí)場(chǎng)景、真實(shí)駕駛行為的下一代仿真能力，比如獲得目標(biāo)軌跡信息，根據(jù)人和車的軌跡，對(duì)駕駛?cè)撕托腥诉M(jìn)行行為建模。

2019年項(xiàng)目將主要增加數(shù)據(jù)集的規(guī)模和覆蓋，提高仿真能力，目標(biāo)是把感知和導(dǎo)航有機(jī)地集合在一起 。

車云小結(jié)

無(wú)論是高精度地圖還是自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)場(chǎng)景集，都還是探索階段的技術(shù)。百度的軟件算法能力會(huì)在整個(gè)過(guò)程中起到很關(guān)鍵的作用，比如雨天等復(fù)雜場(chǎng)景的車道線數(shù)據(jù)采集，以及提高數(shù)據(jù)處理標(biāo)記的自動(dòng)化率，都需要更加強(qiáng)壯的算法。

數(shù)據(jù)方面，百度更多是在展示自己的技術(shù)能力、工具以及未來(lái)規(guī)劃。Apollo的初衷是所有參與者共同經(jīng)營(yíng)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)，由Apollo平臺(tái)由百度提供初始數(shù)據(jù)，每位合作伙伴遵循“貢獻(xiàn)越多收獲越大”公平數(shù)據(jù)原則，自愿與平臺(tái)共享。車云菌接觸過(guò)一些Apollo的合作伙伴，他們都表示與百度的合作還沒(méi)有涉及數(shù)據(jù)共享的內(nèi)容。對(duì)于潛力巨大的數(shù)據(jù)資源來(lái)說(shuō)，“共享”還是一個(gè)任重道遠(yuǎn)的目標(biāo)。