冯宗宝为开发者带来Apollo开放技术快速入门的分享

7月4日，Apollo 3.0重磅发布，解锁了量产园区自动驾驶，在架构、能力、平台、方案上进行了全方位更新。

为了让开发者更好更快地使用Apollo，在7月5日的公开课上，来自Apollo团队的技术布道师-冯宗宝，为开发者带来Apollo开放技术快速入门的分享。

当天没能在现场听课的开发者，可以通过以下内容学习技术干货：

Apollo 开放技术快速入门

一年前的今天，Apollo发布了1.0版本，开放了循迹的自动驾驶能力，到今年的7月5号，Apollo已经经历了五次的重要版本的迭代。

这一年的发展，Apollo已经非常成熟，它更像是一门语言，需要开发者在熟悉它的同时，学会如何将它应用在自动驾驶的各个领域中。

在本节入门课程中，我给大家会提取Apollo的一些工具，以便开发者在平时的开发中使用。之后，还有Apollo团队负责感知、硬件的同学，会分别带来感知在Apollo中的使用，及3.0所带来的硬件开发平台的内容。

接下来我将通过Build、HD Map and Real-time Relative Map、Debug tools、New Computing Unit and Platform这四大模块为大家带来技术入门分享。

过去一年，Apollo 开放平台迭代5次，开源22万行代码，获得1万多开发者推荐，收到issues800多条，主要为HD Map、Build、Docker、ROS、Debug in DreamView等方面。

这里我们也欢迎更多开发者在Apollo GitHub（https://github.com/ApolloAuto/apollo）中多提issue、patch、commont，与更多优秀的开发者共同贡献，一起进步。

同时，大家可以通过技能图谱来系统的了解Apollo开放平台的所有模块及分支，帮助全面了解Apollo。

Module:Hardware

硬件开放平台是本次3.0发布的重点，如图所示，IMU、工控机、摄像头、激光雷达、毫米波雷达、组合导航等等，是整个自动驾驶车辆的神经和四肢，从车辆周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析。

Module：Build

对整个自动驾驶车辆有了解后，我们就可以安装Apollo了，推荐的参考运行环境为：ThinkPAD X240、CPU：i5四核、内存：8G、硬盘容量40G以上。

安装Apollo时，需要一台运行Ubuntu的机器；Apollo的编译需要一个Docker环境，这需要在Ubuntu系统中安装Docker，因为Apollo需要运行在Docker所创建的容器当中。创建容器所依赖的镜像，由Apollo官方发布。

接下来就是从源码编译Apollo。

安装Apollo的过程中，有两步相对比较耗费时间。其中一步就是拉取Apollo运行环境的镜像，另外一步就是从源码编译Apollo。启动Apollo Demo 数据包并且运行；在Dreamview中完成数据回放。

Module：HD Map

熟悉Apollo 1.5和2.0的开发者都知道，Apollo的规划决策模块依赖于绝对坐标下的高精地图。高精地图中有丰富的地图元素，可以帮助决策规划进行复杂道路上的自动行驶，但高速的场景相较于复杂的城市道路路况而言，比较简单。所以，我们采用了动态相对地图的方法。

什么是相对地图，相对地图是基于车辆坐标系的一个地图，车身就是相对地图的原点。众所周知，车道线是高精地图里很重要的一个元素。车道的中心线的边界线信息，是保证决策规划进行合理安全路径规划的必要信息。那么在相对地图中，车道线的信息也是必不可缺的，相对地图的车道线就是依据视觉感知对于车道线的检测，且内嵌了云端服务提供的指引线。

这样构造出来的相对地图，用于高精地图统一的数据格式，并与视觉感知同样的频率而实时更新。其中的道路指引线的云端服务，也便于将指引线数据分享给其他需要在同样路段进行自动驾驶测试的车辆来使用。

我们试想一下，如果是在2.5之前的版本，开发者即使能力非常强，也不能在没有高精度地图的情况下运行Apollo，而有了高精度地图，会变得非常友好。开发者可以自己采集，直接使用。

Module：Tools

1、Relative Map Viewer

2、DBC File转化工具

用来解析车辆DBC，生成Protobuf。

3、Teleop

用于横向方向盘、纵向刹车、紧急状态、停车等指令控制。

4、Topic监控工具Diagnostics

5、Configuration

6、Rosbag tool

7、交通灯模拟工具

* 此部分的动态视频请参照原版PPT内容

Module：Sim&Dreamview

障碍物模拟，障碍物topic数据回放。

我们开放了Dockerfile，升级了DreamView（我们的HMI工具），推出了Apollo Drive事件数据采集器（ Apollo Drive Event data collector） 和高精地图数据采集器（HD Map data collector），并对Apollo仿真平台进行了重大升级。这5个工具将赋予Apollo开发者新的能力，协助开发者快速应用Apollo。