自己做网站 套模板,广州必去的景点排名,制作网站的难度,网站一级域名和二级域名阿波君 Apollo开发者社区 2月26日 过去的一年里#xff0c;Apollo发展迅速#xff0c;向智能交通不断渗透。从2.5到3.5版本#xff0c;无论控制系统的升级、高清地图的泛用和车路协同技术服务的推进#xff0c;无不在推动自动驾驶技术从开源向开辟商业化新格局位移。
在开…阿波君 Apollo开发者社区 2月26日 过去的一年里Apollo发展迅速向智能交通不断渗透。从2.5到3.5版本无论控制系统的升级、高清地图的泛用和车路协同技术服务的推进无不在推动自动驾驶技术从开源向开辟商业化新格局位移。
在开源框架的进一步成熟V2X的落地实践传感器融合更强等多重因素的影响下快速落地、成本优化、全面安全、AI领先的Apollo正为合作伙伴实现量产保驾护航。
技术在升级责任也在升级。 Apollo开发者社区推出的《Apollo自动驾驶工程师技能图谱2.0》把Apollo团队的自动驾驶技术沉淀、研发实力、行业洞察以及Apollo核心能力和技术框架进行梳理为开发者呈现自动驾驶技能全景图。
在全新的2.0版本中我们结合开发者反馈建议/Apollo团队技术发展增加开源计算框架Cyber RT、Localization、Prediction等技术知识点也针对上一版本的技能图谱进行迭代以帮助开发者更好更快地学习自动驾驶技术。
技能图谱2.0版本是由Apollo开发者社区团队、Apollo技术布道师团队、Apollo中美技术研发团队共同参与制作。
本次更新将带来哪些惊喜呢我们一起来看 基于Apollo的能力升级、版本迭代和开发者实际落地的需要2.0版本针对旧版内容进行了系统删改和新增。
2.0版本焕新升级7大自动驾驶技术能力含33个技术分支及91个技术节点向开发者更完整地展示了自动驾驶技术学习框架。
其中Apollo Cyber RT框架便是为Apollo构建此类框架的第一步也是第一个专为自动驾驶技术设计的开源框架。Apollo技术团队从高性能并行计算、自适应通信系统、Atomic编程、实时系统等方面为开发者提供Cyber RT学习路径。
而对于开发者关注的Apollo开源车路协同方案此次在技能图谱中也有体现涵盖研究V2X在软件、硬件、云端服务所必须的RSUOBU、数据交换协议、数据融合等内容。
此外Localization移至开源软件服务平台下新增GNSS/RTK、激光点云处理、惯性导航等内容实现自动驾驶车辆更有效、精确的定位。
Prediction新增RNN循环神经网络、动态模型、卷积神经网络、强化学习、概率论、贝叶斯分析等内容使其在实际使用中有更好的表现。
Control模块的内容更加丰富扩展了基于优化的控制新增自适应控制、系统认证、鲁棒性控制、车辆运行学、车辆动力学、非线性优化、线性/非线性状态估计、信号处理、模拟/数字信号滤波器、模拟/数字信号控制器等功能组件使用了CNN、RL等最新的深度学习技术进行辅助控制使得控制算法更加精细化
Map Engine为新增模块加入GIS基础、图形学与计算几何等内容进一步提升精度。 技能图谱2.0版本要求从业者在行业上有更宏观的考量技术上需要更扎实的技术知识。不仅要了解底层基础环境运行相关问题更要稳步向上层进发即底层引擎Docker→了解硬件层→具体传感器工作原理方式→整体控制方案→具体技术高精地图、定位、方案规划。
通过此份技能图谱开发者可以更好地学习和掌握Apollo的知识点更系统地上手自动驾驶技术。也可以通过对Apollo及自动驾驶全模块的了解发现擅长的模块从而选择相应的就业职位。
Apollo坚信“开发者的成功就是 Apollo 的成功”让每一个位开发者平等便捷地获取智能驾驶能力始终是Apollo坚定不移的方向。
Apollo开发者社区将通过技术文档、干货知识、公开课及技术沙龙等内容持续帮助开发者进一步实现能力提升。
而应对开发者的需求和自动驾驶行业的需求这份技能图谱的更新正是希望能够帮助想要进入这一领域的开发者全面理解技术需求点和变革点成长为能够推动自动驾驶技术落地的行业先行者。
