如何评价百度自动驾驶ApolloAuto在Github上发布的代码？

量子位 · 公众号 · AI · 2017-07-12 13:15

正文

原本想编译完代码再评论的，但这段时间实在太忙，就先试着说说看。权当抛砖引玉。

首先，这个项目是基于 ROS 的，这可能有两个原因（自行二选一）：

① 这个平台主要是面向研究机构的，使用ROS可以大大提高开发速度；

② 开发人员一时半会没法搞出一个「无人车操作系统」，所以就先用现有的ROS（机器人操作系统）来替代，反正上面的人不懂。

其次，这个项目 整体框架 是比较合理的，无人车系统所需要的大多数关键模块都包含了，开发者也很容易就能将自己的算法整合到这个框架里。说明百度自己的无人车项目还是有一定技术积累的。

（我不是专业的码农，所以在代码角度没办法过多评论，但我看它代码时有一种看g2o代码既视感，所以应该是写得不错的）。

然而， 算法方面 就如知乎网友@伊呼呼所说的那样不如人意了。似乎只公开了控制（control）与定位（localization）的代码，搭建无人车系统的另外两个关键模块（perception 和 planning）都没有公开：

定位 Localization：RTK GPS + IMU，没看到 Kalman Filter；

感知 Perception：这块应该是用来识别障碍物，车道线，交通灯等各种信息的模块，算是无人驾驶系统中非常关键的一块。这次百度并没有公开这个；

预测Prediction：这个主要是基于感知信息进行预测，所以也没有公开；

决策Decision：这个属于无人车系统最高层的决策系统，它的作用是基于现有的信息来判断下一步动作，没有感知，所以这部分也没公开；

规划Planning：这个应该是一般意义上的全局规划器，用途是找到可行路径，一般会采用各种各样的花式规划算法，然后这次 Apollo 中也没有提供这部分内容；

控制Control：这个其实就是局部规划器，用途是让无人车沿着规划的轨迹运行，这个项目中提供了基于 LQR 的算法，这部分还算可以。

由于这么多关键算法都没有公开，所以，就目前的情况来看， 想花三天时间用Apollo搭建自己的无人驾驶系统基本是不可能的 。

（虽然Apollo的文档里没有说用它就能搭建完整的无人车系统，但是百度这次的「开发者大会」着实有这样宣传的误导倾向，以致于不懂技术的媒体都跟风报道）

再者，就是所谓的 仿真系统 。百度「开发者大会」上，陆奇着重强调用他们的仿真系统，就可以大大减少实际车辆的实验时间。

当然，仿真环境在无人系统中的作用是不言而喻的。但是，从下面这个界面，我是看不出它能提供多少仿真信息。（如果之后有时间测试，我会补充修改）

另外，我想问，ROS中本来就有的gazebo，或者那么多其他仿真平台不好用么？做动力学控制，强化学习都是可以的：

总体上来说，我感觉Apollo项目作为一个定位为开放的「无人车操作系统」，实在是诚意不够，用我当时第一眼看到它代码后发的朋友圈来形容简直合适：

PS: 开发者大会上陆奇和李彦宏信心满满的态度让我不禁怀疑，百度高层似乎对这个情况不自知，这是最可怕的地方。

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