Apollo 版本变迁

(特点与改进)

  Apollo （阿波罗）是一个开放、完整、安全的平台，将帮助汽车行业和自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统快速建立自己的自动驾驶系统。

  Apollo 自动驾驶开放平台为开发者提供丰富的车辆、硬件选择、强大的环境感知、高精度定位、路径规划、车辆控制等自动驾驶软件能力，以及高精度的地图、模拟、数据流水线等自动驾驶云服务，帮助开发者从 0 到 1 快速构建自动驾驶系统。

  从 2017 年 4 月 Apollo 经过五年的开放计划宣布，Apollo 已经发布了12个版本 Apollo 8.0，在多维创新中不断创新。

   这五年分为三个阶段。第一阶段是从最初的封闭场地自动驾驶到2.0的简单城市路况，Apollo构建了自动驾驶的基本能力；第二阶段是从2.5限定区域视觉高速到6.0 Apollo在EDU教育专版中积累了丰富的场景能力。从7.0开始，第三阶段 一开始，Apollo专注于提高项目的易用性，从开发者的实际需求出发，帮助更多的开发者更好更快地使用Apollo。每一次升级都将自动驾驶开放平台的能力边界从多维度向外扩展。

  Apollo 6.0 整合新的深度学习模式，以增强一些学习模式 Apollo 模块的功能。该版本与新的数据管道服务无缝合作，更好 Apollo 开发人员服务。Apollo 6.0也是第一个集成某些功能的版本，展示了我们不断探索和实验无人驾驶技术的努力

<font face='楷体' size=4>特点及更新：特点及更新：</font>

• 升级深度学习模型
• 基于PointPillars的障碍物检测模型
• 基于语义图的行人预测模型
• 基于学习的轨迹规划模型
• 新的数据管道服务
• 语义地图支持的低速障碍预测模型培训服务
• 基于PointPillars的障碍物检测模型培训服务
• 控制分析服务
• 车辆动态模型培训服务服务服务服务服务
• 开放式空间规划师分析服务
• 完善的自整定服务控制参数
• 无人驾驶研究 与 DreamView 集成远程控制界面
• 基于音频的应急车辆检测系统
• 升级的开发环境包括建设和依赖项目更新

  Apollo 7.0集成了三个全新的深度学习模型，增强了Apollo收集和预测模块的能力。本版引入Apollo Studio，提供一站式在线开发平台，结合数据管道，更好地为Apollo开发者服务。Apollo 7.0还在前期模拟服务的基础上发布了PNC强化学习模型培训和模拟评估服务。

<font face='楷体' size=4>特点及更新：特点及更新：</font>

• 全新的深度学习模式
• 基于PointPillars的Mask-Pillars障碍物检测模型
• TNT间预测模型基于交互式预测和规划评估器
• 基于SMOKE的太空障碍物检测模型
• 阿波罗工作室服务
• 环境服务的实践
• 车辆管理服务
• PNC加强学习服务
• 智能培训与评估服务
• 扩展接口
• 升级感知模块代码结构

  Apollo 8.0部署致力于为自动驾驶开发人员提供可扩展的软件框架和完整的开发周期。Apollo 8.0引入了易于重用的布局组织软件模块。Apollo 8.0通过结合模型服务、模型工具和最终布局验证工具，整合了渔业发展的全过程。Apollo 另外三种新的深度学习模式也被引入到8.0的渔业模块中。本地模拟器集成在Dreamview中进行模拟服务升级，为PNC开发者提供强大的调试工具

<font face='楷体' size=4>特点及更新：特点及更新：</font>

• 可重复使用的软件包
• 基于Package重新组织模块，以易于使用的方式提供功能
• 基于套餐的快速安装体验，请参考安装方法-套餐
• 支持定制和共享包
• 全新的深度学习模式
• CenterPoint，三维障碍物检测模型基于中心的两个阶段
• CaDDN，摄像头障碍物检测模型
• BEV PETR，摄像头障碍物检测模型
• 完整的感知发展过程
• 模型训练服务支持Paddle3D提供
• 模型部署工具通过标准化模型元提供。
• Dreamview提供可视化验证工具
• 升级PNC模拟服务
• PNC调试工具通过集成本地模拟器在Dreamview中提供
• 支持在线场景编辑和Dreamview下载

相较于6而言

相较于7而言包中添加了许多与GPU相关的模块

deps = if_gpu([        "//modules/perception:install",        "//modules/planning:install",        "//modules/v2x:install",        "//third_party/centerpoint_infer_op:install",        "//third_party/paddleinference:install",        "//third_party/caddn_infer_op:install",    ],

install_src_files(    name = "install_src",    deps = if_gpu([        "//modules/perception:install_src",        "//modules/planning:install_src",        "//modules/v2x:install_src",        "//third_party/centerpoint_infer_op:install_src",        "//third_party/paddleinference:install_src",        "//third_party/caddn_infer_op:install_src",    ],