来自网络

百度上周悄悄地发布了最新版本的 Apollo，这是一款面向无人驾驶汽车的开源全栈软件解决方案。 阿波罗（apollo）5.0紧随阿波罗精简版(Apollo Lite)之后推出了一系列新功能，包括针对"复杂"道路场景升级的感知模型和定制的传感器校准服务。阿波罗精简版是百度的基于视觉的框架，能够在特定条件下实现几乎完全自动驾驶。

阿波罗5.0带来了全新的数据管道服务，包括每辆车的校准选项，以及精心装饰的预测评估器和地图数据验证工具。最引人注目的是"开放空间规划器"(Open Space Planner，一种新的基于场景的规划算法) ，它改进了对停车和十字路口的支持，包括那些有停车标志和交通信号灯的路口，以及那些没有标志的路口。 最后，基于网络的模型验证和测试仿真平台"梦境"(Dreamland)得到了更新，增加了更强大的场景编辑器和循环控制仿真。

百度的阿波罗计划自推出以来，在大约两年的时间里取得了长足的进步。

在2018年国际消费电子展(CES)上，百度公布了阿波罗的第二个重要版本——阿波罗2.0(Apollo 2.0)。阿波罗2.0引入了新的参考车辆、一个用于无线更新的加密框架、改进的计算机视觉算法，以及一个能够更好地确定路上车辆位置的系统。 2018年4月，百度揭开了阿波罗2.5的神秘面纱，它实现了改进的基于视觉的感知、实时相对映射、新的驾驶场景和可视化调试工具。在阿波罗2.5发布的同时，百度与中国汽车技术研究中心和中国信息与通信研究院合作启动了一个汽车安全实验室。

阿波罗3.0增加了对代客泊车、自动微型巴士和自动微型汽车的支持，以及与百度的声控远程信息处理软件的集成，后者可以执行面部识别和监测司机的疲劳迹象。 此外，英特尔(Intel)子公司移动眼(Mobileye)的责任敏感安全(RSS)——一种在路上决策的"常识性"方法——被纳入了 Apollo 的代码库。这种方法将良好的驾驶习惯，比如保持安全的跟车距离和给予其他车辆行驶的权利——编入了 Apollo 的代码库。

阿波罗3.5引入了完成无保护转弯的能力(对无人驾驶汽车来说，这是一个有挑战性动作) ; 控制减速带; 清除区域、侧道、狭窄车道和停车场。 此外，它还标志着为大规模生产的汽车提供一套自动化和连接服务的阿波罗企业号(Apollo Enterprise)以及与 Velodyne 的 VLS-128等激光雷达传感器兼容的高性能运行时阿波罗赛博 RT 框架的发布。

百度的灵活性有助于它与英伟达(Nvidia)等竞争对手并驾齐驱。今年早些时候，英伟达在 Drive 自动驾驶系统中推出了新的全叠式自动驾驶解决方案。 一个新的挑战者是日本的 Tier IV，东京大学的一个分支，最近筹集了2800万美元用于开发 Autoware，一个为无人驾驶汽车开发的开源软件平台。

Apollo 目前正在接受英特尔(Intel)、英伟达(Nvidia)、恩智浦(NXP)和130多家全球合作伙伴的测试、支持或部署。 Apollo 的代码已经大幅增长到40万行，是该公司2018年1月宣布的16.5万行代码的两倍以上。 根据百度的数据，从该项目的 GitHub 资源库获取 Apollo 代码的开发人员达到了12000人，比2018年中期增加了20% 。

百度计划到2020年在高速公路和城市道路上实现"完全自主"，其他竞争对手包括 Tesla，Zoox，Aptiv，May Mobility，Pronto.ai，Aurora 和 Nuro。