L4級自動駕駛純視覺解決方案Apollo Lite來了!

日前，百度純視覺城市道路閉環(huán)解決方案——Apollo Lite在CVPR 2019首次面世。

能夠支持對10路攝像頭、200幀/秒數(shù)據(jù)量的并行處理，單視覺鏈路最高丟幀率能夠控制在5‰以下，實現(xiàn)全方位360°實時環(huán)境感知，前向障礙物的穩(wěn)定檢測視距達到240米。

日前，百度純視覺城市道路閉環(huán)解決方案——Apollo Lite在CVPR 2019首次面世。

作為目前國內(nèi)唯一的城市自動駕駛純視覺城市道路閉環(huán)解決方案，在多地多路段落地測試中，其測試車輛數(shù)目、累計測試?yán)锍毯蛙囕v在城市道路上的閉環(huán)自動駕駛表現(xiàn)優(yōu)異，可與Mobileye提供的純視覺解決方案相媲美。

Apollo Lite的提出與實現(xiàn)

美國當(dāng)?shù)貢r間6月16日-20日，全球計算機視覺及模式識別領(lǐng)域頂級學(xué)術(shù)會議CVPR 2019（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）于美國長灘召開。

CVPR作為行業(yè)最頂級的研究型會議，每年被收錄的論文均來自計算機視覺領(lǐng)域頂級團隊，代表著國際最前沿的科研技術(shù)，并指引行業(yè)未來發(fā)展的研究方向。在當(dāng)?shù)貢r間6月17日，百度Apollo在CVPR上舉辦技術(shù)講座，Apollo技術(shù)委員會主席王亮就L4級全自動駕駛（Fully Autonomous Driving）環(huán)境感知技術(shù)方案進行了講解，并公開了環(huán)視視覺解決方案百度Apollo Lite。

Apollo Lite是國內(nèi)領(lǐng)先的城市道路L4級視覺感知解決方案，能夠支持對10路攝像頭、200幀/秒數(shù)據(jù)量的并行處理，單視覺鏈路最高丟幀率能夠控制在5‰以下，實現(xiàn)全方位360°實時環(huán)境感知，前向障礙物的穩(wěn)定檢測視距達到240米。

經(jīng)過前期的技術(shù)研發(fā)投入和2019年上半年的路測迭代，依靠這套10相機的感知系統(tǒng)，百度無人車已經(jīng)可以在城市道路上實現(xiàn)不依賴高線數(shù)旋轉(zhuǎn)式激光雷達的端到端閉環(huán)自動駕駛。

Apollo Lite已經(jīng)在北京稻香湖等多地多路段落地測試。在路測過程中，測試車輛數(shù)目、累計測試?yán)锍毯蛙囕v在城市道路上的閉環(huán)自動駕駛表現(xiàn)優(yōu)異，已達國際領(lǐng)先水平，可與全球最大的ADAS(高級輔助駕駛技術(shù))供應(yīng)商Mobileye提供的純視覺解決方案相媲美。

Apollo Lite的技術(shù)優(yōu)勢

相比旋轉(zhuǎn)式激光雷達感知方案，視覺感知方案價格低且便于獲得。這套低成本近車規(guī)級環(huán)視感知方案也能夠降級支持ADAS輔助駕駛應(yīng)用，創(chuàng)造更多有價值的應(yīng)用場景，將ADAS產(chǎn)品的能力提升到一個新的高度，為企業(yè)、開發(fā)者們提供了一個低價、優(yōu)質(zhì)的自動駕駛解決方案。

攝像頭是相對成熟的傳感器，除具備輕巧低成本和符合車規(guī)的優(yōu)勢外，高分辨率高幀率（成像頻率）的成像技術(shù)發(fā)展趨勢意味著圖像內(nèi)蘊含的環(huán)境信息更豐富，同時視頻數(shù)據(jù)也和人眼感知的真實世界最為相似，但和三維點云數(shù)據(jù)相比，二維圖像中的信息更難挖掘，需要設(shè)計更強大的算法、大量數(shù)據(jù)的積累和更長期的研發(fā)投入。

王亮表示，百度Apollo始終堅持多傳感器融合的技術(shù)路線。在L4級自動駕駛傳感器選型上，激光雷達和攝像頭不是排它的的也不是單純的從屬和互補關(guān)系。從安全性考慮，二者具備相同的重要性和不可替代性，缺一不可。

現(xiàn)今很多傳感器融合的方案設(shè)計較為復(fù)雜，技術(shù)人員往往從快速解決問題的角度出發(fā)設(shè)計算法，這個過程中難免避重就輕的利用異構(gòu)數(shù)據(jù)各自的優(yōu)勢進行缺陷互補從而繞過困難的問題。

基于這種思路設(shè)計的多傳感器融合方案雖然能夠在短期規(guī)避單傳感器方案難以解決的問題，長遠看，數(shù)據(jù)和策略間深度耦合的設(shè)計不利于為環(huán)境感知系統(tǒng)提供真正意義上的冗余（true redundancy）。傳感器融合意味著多套能夠獨立支撐全自動駕駛的感知系統(tǒng)強強聯(lián)手，獨立工作相互校驗，最大概率的保證感知結(jié)果的準(zhǔn)確性和完備性。

王亮強調(diào)，百度下決心投入資源研發(fā)純視覺感知解決方案并不意味著放棄現(xiàn)有基于激光雷達的技術(shù)路線，而是在技術(shù)實踐過程中充分意識到無人駕駛系統(tǒng)true redundancy的必要性，決定通過壓強環(huán)視視覺技術(shù)來夯實多傳感器融合感知框架。在傳統(tǒng)激光雷達為主，視覺為輔的傳統(tǒng)融合策略中，視覺感知自身的問題和缺陷在雷達感知的掩蓋下暴露不夠充分。通過Apollo Lite打磨迭代的純視覺技術(shù)正在持續(xù)反哺百度堅持的多傳感器融合解決方案，提升無人駕駛系統(tǒng)的魯棒性和安全性。

Apllo Scape的最新進展

CVPR期間，百度Apollo還公布了ApolloScape最新進展，目前ApolloScape已經(jīng)發(fā)布了五個公開數(shù)據(jù)集包括場景解析、細(xì)粒度車道線、定位、三維車輛擬合和稠密軌跡。

場景解析

ApolloScape中的場景解析(scene parsing)數(shù)據(jù)集包括了14.7萬幀的具備逐像素語義標(biāo)注的圖像，相對于包括Waymo在內(nèi)的僅具備矩形框標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，像素級標(biāo)注提供了更為細(xì)致的而且不受物體間的遮擋影響的場景信息，旨在推動更為精準(zhǔn)的視頻場景語義理解技術(shù)。

除了二維視頻圖像，其每幀相關(guān)的三維點云也被逐點標(biāo)注了語義信息。另外，圖像的逐像素標(biāo)注的時間工作量超過了矩形框標(biāo)注的工作量十倍以上。

車道線

道路線是一項基礎(chǔ)的路面元素， ApolloScape 車道線數(shù)據(jù)集提供了28類不同的道路線分類的逐像素級別和以及三維逐點級別的數(shù)據(jù)集，這是目前所有公開數(shù)據(jù)集都不具備的標(biāo)注信息。

定位

無人車需要精準(zhǔn)的定位系統(tǒng)用以獲取一系列信息，例如自身的位置，前方的情況，以及行駛區(qū)。

其中定位精度一般需要控制在10厘米以內(nèi)以避免出現(xiàn)碰撞和車道偏離的情況。ApolloScape自定位 (self-localization) 數(shù)據(jù)集提供了近30萬張帶有高精GNSS信息的覆蓋近28公里的圖像。

三維車輛擬合

如何利用圖像快速感知周圍車輛的三維位姿對于自動駕駛也至關(guān)重要。為了推進此問題的研究， 百度推出ApolloScapeCar3D數(shù)據(jù)集，此數(shù)據(jù)集采集于中國的不同的城市，包含5277多幅真實駕駛場景、6萬多車輛的三維標(biāo)注數(shù)據(jù)。

除了車輛的三維位姿之外，百度還同時開放了真實三維車模型，66個三維/二維車輛關(guān)鍵點數(shù)據(jù)。接下來，或進一步開放部件級別的、稠密的三維車輛標(biāo)注。

稠密軌跡

ApolloScape的物體軌跡跟蹤數(shù)據(jù)集提供了圖像和點云上的物體運動軌跡，其涵蓋了不同的光照條件以及大量的車/人/騎行混雜的交通流，旨在推動物體跟蹤以及運動行為預(yù)測技術(shù)。軌跡數(shù)據(jù)全長到2.5個小時，這個比現(xiàn)有的最大的軌跡數(shù)據(jù)集（NGSIM）大了三倍。

自2018年3月的發(fā)布以來，ApolloScape數(shù)據(jù)集已經(jīng)被全球范圍內(nèi)下載上萬次。

結(jié)語

技術(shù)的發(fā)展無疑是自動駕駛產(chǎn)業(yè)的必備要素，而在技術(shù)進步的同時，為企業(yè)和開發(fā)者打造低價、易獲取的解決方案，更是推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要一環(huán)。

可以看出，百度Apollo作為國際領(lǐng)先、中國最強的自動駕駛開放平臺，在不斷推進自身技術(shù)進步的同時，正為自動駕駛的規(guī)?；?、量產(chǎn)化提供層出不窮的全新技術(shù)。只有讓優(yōu)質(zhì)技術(shù)在更多人手中得以利用，自動駕駛產(chǎn)業(yè)才能愈發(fā)蓬勃，展現(xiàn)其應(yīng)有的光芒。