Apollo 5.0控制在环仿真技术升级与应用

在Apollo 5.0的公开课中，控制在环仿真技术被显著提升，从原有的决策-运动规划-完美控制闭环升级为决策-运动规划-控制-动力学模型。这一变化的主要目的是提升开发和调试效率，减少对实车测试的依赖。Apollo的控制在环仿真技术采用了一种基于学习的模型，相较于传统汽车厂商的开发模型，它具有更高的模型精度、更低的开发成本以及更强的灵活性和泛化能力。 模型精度的提高使得Apollo能够更好地模拟真实的驾驶环境，这对于平台和生态合作伙伴来说尤为重要。通过这种仿真，Apollo支持快速接入新车型，即使模型参数有所变化，也能在短时间内生成，显著缩短了传统车企按月计的模型开发周期。例如，Apollo能够支持多种车辆模型，包括来自车企的一系列定制化模型。 实现这一仿真平台的关键分为三个步骤：首先，解决车端数据采集问题，即在真实道路环境中自动收集符合需求的数据，如油门、刹车和转向操作的参数；其次，利用Apollo Fuel流水线进行数据预处理和特征提取，支持外部开发者将自己的模型集成并进行评估；最后，将训练好的模型与后端系统结合，将这些模型开放给开发者使用。 数据采集阶段需要开发者实际驾驶，通过观察和记录车辆响应，随着时间的积累，数据逐渐丰富。一旦数据准备充分，便进入数据处理环节，进行特征工程和模型训练。Apollo的仿真平台能够自动对不同类型的模型进行评分，并挑选出在仿真与真实环境下表现最接近的模型进行控制指令的执行，从而提供高度逼真的仿真体验。 Apollo的控制在环仿真技术革新不仅提高了工作效率，还促进了汽车行业的数字化转型，为自动驾驶系统的研发和优化提供了强大工具。