Hello Apollo-自动驾驶公开课首期开讲，深度解析Apollo1.5核心开放能力

2017 年 10 月 23 日 InfoQ

历时两个月的更新迭代，9 月 20 日百度 Apollo 1.5 正式对外发布，核心开放了障碍物感知、决策规划、云端仿真、高精地图服务、End-to-End（深度学习）五大能力，并支持昼夜定车道自动驾驶。

Apollo1.5 的开放引起了新一轮的话题风暴，相较于平台开放之初，自动驾驶从业人员的讨论方向从“什么是 Apollo 计划？Apollo 计划靠不靠谱？”逐渐转变为“百度 Apollo 自动驾驶平台该怎么玩？正确接入方式是什么？”。为此，百度打造了以“Hello Apollo- 自动驾驶公开课”为主题的自动驾驶专业布道课程，帮助开发者深入了解 Apollo 自动驾驶开放平台、深度掌握平台的开放能力，并能借助 Apollo 平台和能力，搭建一套完整的自动驾驶系统。Hello Apollo- 自动驾驶公开课第一期将走进上海的创业园区，并通过 180 分钟的系统知识讲解与案例分享，深入解析百度 Apollo1.5 的开放能力。

1 Hello Apollo- 自动驾驶公开课第一期内容介绍

Part1：Apollo1.5 自动驾驶及跟车方案的设计思路和核心架构

演讲摘要：Apollo 1.5 开放了自动驾驶的核心模块并实现了跟车功能，作为自动驾驶领域主要的开源软件，Apollo 给我们带来了什么？自动驾驶核心模块的设计思路有哪些？现场将会针对这些问题一一解析。

讲师简介：孔旗，百度无人车预测、决策、规划、控制技术负责人，Apollo 核心算法技术负责人，设计并搭建了百度无人车 prediction 和 PnC。

Part2：百度高精地图服务介绍及云端仿真平台应用

演讲概要：Apollo 本次开放了无人车的两大云端的核心业务：高精地图和云端仿真。本次围绕着高精地图会重点介绍：高精地图与普通地图有什么区别？为什么无人车需要依赖高精地图？百度在高精地图有怎样的技术储备？而围绕着仿真平台会重点介绍：无人车的仿真平台与普通仿真的区别，以及如何使用百度仿真云平台支撑无人车策略的快速迭代。

讲师简介：毛继明，百度自动驾驶事业部资深架构师，百度无人驾驶云端工程架构技术负责人。目前重点关注分布式无人车仿真云平台的构建。在分布式系统架构方面拥有丰富的经验。

Part3：基于深度学习的 E2E 系统的发展思考和应用实践

演讲概要：基于深度学习（以 End-to-End 为主）的无人驾驶方兴未艾。百度拥有超大规模的训练数据，同时也在 CES_Asia 上在国内首次实车展示了该系统。那么它与传统的无人驾驶系统相比，有哪些区别？哪些优缺点？适合做什么？不适合做什么？未来，它的发展会如何？以及百度在这个方向的有哪些实践？本次活动将针对这些内容展开详细讲解。

讲师简介：郁浩，百度智能驾驶事业部资深架构师，负责无人驾驶算法方向，重点关注基于深度学习的无人驾驶系统，从算法到工程再到项目落地，拥有丰富的经验。

2 Hello Apollo- 自动驾驶公开课第一期日程安排