2018年自动驾驶行业百度Apollo分析报告
自动驾驶技术的发展现状与趋势
自动驾驶技术的发展现状与趋势随着科技不断进步，自动驾驶技术也在逐步发展。
自动驾驶技术是指汽车等交通工具在无人驾驶的情况下，通过计算机和传感器等设备实现车辆的自主驾驶。
目前，全球各大汽车厂商和科技公司都在积极开展自动驾驶技术的研究和开发。
本文将探讨自动驾驶技术的发展现状与趋势。
一、自动驾驶技术的发展现状目前自动驾驶技术主要分为4个级别，依次为部分自动驾驶、条件自动驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶。
其中，部分自动驾驶已经应用于一些高端车型中。
例如，特斯拉的自动驾驶功能可以在高速公路上实现车辆自主驾驶，但是需要驾驶员随时保持警觉并能够及时接管控制权。
而在条件自动驾驶阶段，车辆已经能够在部分路况下实现自主驾驶，但仍需要驾驶员在必要时接管控制权。
高度自动驾驶和完全自动驾驶技术仍处于研究和探索阶段。
在自动驾驶技术的发展中，各个汽车厂商和科技公司都在积极探索新的自动驾驶解决方案。
例如，谷歌（Google）的母公司Alphabet在美国和英国进行了无人驾驶汽车的测试，而苹果（Apple）也在2017年获得了自动驾驶汽车测试许可。
值得一提的是，中国科技公司也在积极投入自动驾驶技术的研发和应用。
百度（Baidu）成立了Apollo平台，旨在推动自动驾驶技术的开发和应用。
除此之外，上汽集团、比亚迪（BYD）等中国汽车厂商也在探索自动驾驶技术。
二、自动驾驶技术的发展趋势未来自动驾驶技术的发展趋势将会集中在以下几个方面：1.智能交通自动驾驶技术可以为城市交通提供更高效、更安全的解决方案。
在智能交通领域，无人驾驶车辆可以通过自主感知和判断路况和行驶情况，实现智能停车、智能导航等功能。
未来，城市交通将不再局限于传统的交通工具，而是兼顾多种交通方式，实现智能交通。
2.智能物流自动驾驶技术还可以在物流领域中发挥重要作用。
无人驾驶车辆可以通过实时路况分析和优化路径规划，实现高效快捷的货物配送。
此外，物流行业中的跨境贸易、海运物流等也将逐步实现自主驾驶技术的应用。
百度apollo无人车总结
百度apollo无人车总结
百度Apollo无人车是百度推出的高级自动驾驶系统，它致力于让无
人驾驶变得安全可靠、高效可用。
它渗透到团队管理、车辆管理、调度服务、地图管理、软件管理、硬件管理、数据信息管理、智能控制、HW/SW
融合等诸多领域，为车辆提供高级自动驾驶技术，综合应用AI和安全保
障技术，支持车辆在室内外自动行驶、自动避障、自动路径规划以及自动
定位等任务。
Apollo无人车是百度开放的自动驾驶技术平台，它专注于为自动驾
驶技术提供高效、可靠、安全的技术支持，实现可靠的自动驾驶。
Apollo
无人车是一个模块化的平台，提供了开发自动驾驶技术的所有模块，包括
车辆架设、安全技术、硬件软件、地图、软件、数据等。
它适用于在室内
外的室外环境中，可以实现自动行驶和自动避障等智能技术，结合AI算
法和安全保障技术，实现可靠的自动驾驶。
Apollo无人车的团队管理中，借助百度一站式自动驾驶云平台，实
现车辆管理、调度服务、地图管理、软件管理、硬件管理、数据信息管理、智能控制等多项技术和交付，助力客户更快速地了解、验证和使用定制的
自动驾驶系统。
汽车行业的智能驾驶案例分析
汽车行业的智能驾驶案例分析智能驾驶技术近年来在汽车行业中的应用日益广泛，成为行业的创新和发展方向。
本文将对几个智能驾驶案例进行分析，探讨其应用和影响。
一、Uber自动驾驶车祸案例2018年，Uber在美国亚利桑那州进行自动驾驶测试时发生了一起致命车祸。
该案例引发了公众对智能驾驶安全性的关注。
经过调查发现，Uber的自动驾驶系统在识别行人时发生了误判，并未能及时采取制动措施，导致了事故的发生。
这一案例揭示了智能驾驶技术在现阶段仍存在的安全隐患，也使得行业对自动驾驶技术的测试和监管提出了更高的要求。
二、特斯拉自动驾驶系统案例特斯拉是智能驾驶技术的先驱者之一，在其车型中应用了自动驾驶系统Autopilot。
然而，特斯拉的自动驾驶系统近年来也频频引发安全争议。
有报道称，特斯拉的自动驾驶系统可能存在对驾驶员的过度依赖，导致驾驶员对道路状况的观察和反应能力下降。
这一案例引发了对自动驾驶系统辅助功能合理性和安全性的争议，并进一步促使了行业对智能驾驶技术的规范和标准化要求。
三、Waymo无人驾驶出租车案例Waymo是Google旗下的自动驾驶技术公司，早在2009年就开始研发无人驾驶技术。
2018年，Waymo推出了无人驾驶出租车服务，向部分用户提供了自动驾驶出行的体验。
Waymo的无人驾驶出租车案例展示了智能驾驶技术在商业化应用上的潜力和前景，也证明了其在路测和系统安全方面的成熟度。
四、百度Apollo无人驾驶平台案例百度Apollo是百度自动驾驶平台，通过开放平台的方式，集合了各类汽车制造商、技术公司和供应商，共同推动智能驾驶技术的发展。
Apollo平台旨在建立统一的技术标准和开放的生态系统，降低各个厂商的研发成本，加速智能驾驶技术的应用和落地。
百度Apollo案例体现了智能驾驶技术在产业链合作和开放创新方面的影响力。
结语智能驾驶技术在汽车行业中的应用案例各具特色，涵盖了技术测试、安全争议、商业化应用和产业链合作等方面。
apollo 避障参数
apollo 避障参数
"阿波罗（Apollo）"是一款由百度开发的自动驾驶开发平台。
阿波罗提供了一套完整的自动驾驶解决方案，包括感知、定位、规划、控制等模块。
在阿波罗中，避障是自动驾驶系统中的一个关键任务，而相关的参数设置可能会根据具体的场景和车辆进行调整。
以下是一些可能用于避障的常见参数，但请注意这些参数的确切名称和值可能会根据阿波罗的版本和配置而有所不同。
您可能需要查阅阿波罗的官方文档或配置文件以获取最新和准确的信息。
1. 感知模块参数：用于配置雷达、激光雷达、摄像头等感知设备的参数，包括感知范围、分辨率、滤波算法等。
2. 障碍物检测参数：用于配置检测和识别障碍物的算法参数，例如检测阈值、目标大小过滤等。
3. 地图参数：如果系统使用地图进行路径规划和导航，地图的分辨率、更新频率等参数可能需要配置。
4. 规划模块参数：用于配置路径规划算法的参数，例如规划速度、最小弯曲半径等。
5. 控制模块参数：用于配置车辆控制的参数，包括车辆动力学参数、PID控制器参数等。
6. 避障策略参数：用于配置避障策略，例如避障的优先级、避障的紧急程度等。
请注意，具体的参数设置可能需要根据车辆的硬件配置、传感器配置、车辆动力学等因素进行调整。
建议查阅阿波罗的官方文档，并
在实际部署中进行调试和优化。
阿波罗的开发者社区也是获取支持和分享经验的好地方。
2018年百度分析报告
2018年百度分析报告2018年3月目录一、公司概况 (5)1、公司简介 (5)2、股权结构 (6)3、公司架构 (6)4、公司的主要产品 (7)5、公司业务概况 (8)二、中国综合搜索领域的绝对王者 (8)1、中国综合搜索领域概况 (8)（1）中国在线搜索总规模有望快速增长 (8)（2）百度在综合搜索领域的一枝独秀 (10)（3）百度系产品为百度搜索提供了强大的流量支持 (11)（4）以搜索为流量入口构建的互联网生态 (12)（5）人工智能技术提升搜索体验 (13)2、百度搜索向移动端切入 (14)（1）百度在移动端收入贡献超过七成 (14)（2）百度在移动端流量优势仍然巩固 (15)（3）百度在线营销客户 (17)3、信息流广告成为百度在移动互联网时代的杀手锏 (18)（1）中国信息流广告迅猛发展 (18)（2）百度介入信息流广告优势明显 (19)（3）百度信息流广告业务模式 (21)（4）百度信息流广告收入快速增长 (22)4、百度生态 (23)（1）百度从流量入口到商业生态 (23)（2）百度交易服务 (24)（3）百度地图成为超级流量入口 (25)（4）百度交易服务的瓶颈 (28)5、爱奇艺 (29)（1）爱奇艺概况 (29)（2）在线视频行业 (30)（3）百度在线视频行业的布局 (33)（3）爱奇艺分拆上市将显著提升百度的经营利润率 (36)三、AI战略加速推进 (37)1、百度在人工智能领域的方向 (37)（1）自动驾驶与语音识别 (37)（2）国家层面肯定百度成为无人驾驶领域的领军公司 (38)2、Apollo平台，无人驾驶的大脑 (38)（1）以组件为单位逐步开放,逐渐完善架构 (38)（2）平台易于使用 (39)（3）Apollo迅速汇聚合作伙伴，无人驾驶加速落地 (39)3、DuerOS：唤醒万物 (40)（1）DuerOS 实现听清、听懂、满足三大能力 (40)（2）合作伙伴分工明确，分享技术，获得权益，实现共赢 (40)四、财务分析 (41)1、收入 (41)2、收入成本 (41)3、费用 (42)4、归母净利润及净利润率 (43)五、盈利预测 (44)1、收入预测 (44)2、成本及费用预测 (45)。
apollo动力学标定
Apollo动力学标定介绍Apollo动力学标定是指对Apollo自动驾驶系统进行动力学参数的精确测量和标定，以提高车辆运动模型的准确性和适应性。
动力学标定旨在获得车辆运动学和动力学参数，以便Apollo能够更好地控制车辆运动，提高行驶的安全性和舒适性。
动力学标定的意义动力学是研究物体运动的力学学科，对于自动驾驶系统来说尤为重要。
在自动驾驶中，车辆需要根据不同的驾驶任务进行加速、制动和转向等行为。
准确的动力学参数能够提供必要的信息，使车辆在各种复杂的道路环境中更加稳定和精确地行驶。
动力学标定的目的是找到车辆的动力学模型，通过测量和精确计算车辆的运动学和动力学参数，以更好地模拟车辆的行为。
通过标定车辆的动力学参数，可以提高自动驾驶系统的控制算法和决策模块，从而提高车辆的行驶安全性、稳定性和舒适性。
动力学标定的步骤动力学标定通常包括以下几个步骤：数据采集在进行动力学标定之前，需要先采集一系列的实际驾驶数据。
这些数据可以通过车载传感器（如惯性测量单元、GPS等）和车辆控制系统（如刹车、加速踏板等）来获取。
数据采集的过程中，需要记录车辆的加速度、速度、方向和位置等信息。
数据处理采集到的实际驾驶数据需要进行处理。
这包括数据清洗、去噪、滤波等操作，以保证数据的质量。
同时，还需要对数据进行分析，找出其中的规律和特征，为后续的参数计算和模型建立提供参考。
参数计算在经过数据处理之后，可以开始计算车辆的运动学和动力学参数。
运动学参数包括车辆的质量、惯性矩阵、减震器特性等；动力学参数包括车辆的加速度、制动力、转向能力等。
参数辨识参数计算的结果并不一定是最准确的，需要通过实际测试和辨识来进行验证和修正。
通过车辆的动力学测试和比对，可以进一步提高参数的准确性和可靠性，确保标定结果与实际场景一致。
动力学标定的应用动力学标定在自动驾驶领域具有广泛的应用前景。
通过准确的车辆运动学和动力学参数，可以提高自动驾驶系统的控制性能，增强车辆在不同道路和环境条件下的适应性。
百度Apollo智能交通白皮书
百度Apollo智能交通白皮书1：引言1.1 背景1.2 目的1.3 范围1.4 定义2：市场概述2.1 全球智能交通市场情况2.2 行业现状及挑战2.3 发展趋势3： Apollo智能交通平台介绍3.1 概述3.2 架构3.3 功能3.4 关键技术4： Apollo智能交通应用场景4.1 自动驾驶4.1.1 地图数据4.1.2 传感器4.1.3 路径规划与控制4.2 智能交通信号灯控制4.2.1 交通流量监测4.2.2 信号灯优化算法4.3 智能交通调度4.3.1 车辆调度4.3.2 行人调度5： Apollo智能交通技术挑战与解决方案 5.1 安全性挑战5.1.1 道路环境感知5.1.2 决策与规划5.2 高可用性挑战5.2.1 算法优化5.2.2 系统架构设计5.3 数据隐私与安全挑战5.3.1 数据采集与存储5.3.2 数据传输与加密6：法律法规及注释6.1 道路交通安全法6.1.1 注释1: 驾驶员的义务和责任 6.1.2 注释2: 交通信号灯的使用规定 6.2 隐私法6.2.1 注释1: 个人信息保护6.2.2 注释2: 数据安全要求【附件】1：表格1：Apollo智能交通平台技术规格2：图表1：全球智能交通市场规模预测3：图表2：Apollo智能交通应用案例【法律名词及注释】1：道路交通安全法：- 驾驶员的义务和责任：指驾驶员在道路上的义务和责任，包括遵守交通规则、确保交通安全等。
- 交通信号灯的使用规定：指驾驶员在遇到交通信号灯时的行为要求和规定。
2：隐私法：- 个人信息保护：指对个人身份、生物特征等敏感信息的保护，保护个人隐私和信息安全。
- 数据安全要求：指对数据采集、存储、传输等过程中的安全要求，以保护数据的完整性和机密性。
apollo发展史
apollo发展史
Apollo的发展历程可以分为三个阶段：第一阶段，基础能力阶段：从2017年到2018年，Apollo开源计划发布以来，已经迭代了多个版本，其中不仅更新了激光雷达、摄像头、毫米波雷达、组合导航系统以及超声
波雷达等硬件设施，还在自动驾驶的感知、定位、规划、决策以及控制等技术上进行了升级。
这一阶段的重点是打造自动驾驶的基础能力。
第二阶段，场景能力阶段：2019年，Apollo推出了3.0版本，该版本引入了基于
深度学习的模型，包括感知的pointpillars 等。
同时，Apollo还在智能车联领域与60多个汽车品牌展开合作，量产车型达到400多款。
这一阶段的重点是提升自动驾驶在特定场景下的能力。
第三阶段，工程化阶段：2020年至今，
Apollo已经迭代了多个版本，包括Apollo3.5、Apollo5.0、Apollo5.5、Apollo6.0、Apollo7.0、Apollo8.0等。
这些版本进一步优化了自动驾驶的技术，并推出了业界首个PnC 强化学习模型训练与仿真评测平台。
这一阶段的重点是将自动驾
驶技术进行工程化应用。
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2018年自动驾驶行业百度Apollo分析报告
2018年2月
目录
一、百度“Apollo”，自动驾驶的“登月工程” (4)
1、做自动驾驶的赋能者，搭建数据、算法、硬件生态圈 (4)
2、自动驾驶的大脑：百度ACU，国内首个可量产自动驾驶专用计算平台 (6)
（1）高精地图：自动驾驶的“千里眼” (6)
（2）环境感知：自动驾驶的五官 (6)
（3）决策规划：自动驾驶的指令 (6)
3、“Apollo”1.0到2.0：技术快速迭代，目标2020年形成高速、城市全路况自
动驾驶 (8)
二、“Apollo”加盟踊跃，产业链或重塑 (11)
1、自动驾驶生态系统类似电脑操作系统，占据行业制高点 (11)
2、“Apollo”生态初具规模，合作伙伴覆盖面广 (14)
3、百度赋能，三天打造自动驾驶 (15)
（1）Momenta联手“Apollo”1.5实现定车道昼夜自动驾驶 (16)
（2）金龙客车一周内完成自动驾驶改装 (16)
（3）三天改装一台自动驾驶汽车 (17)
三、全球科技、车企巨头竞相涌入 (17)
1、万亿级市场，巨头同台竞技 (17)
（1）英伟达：2016年首款自动驾驶计算平台NVIDIA Drive PX2上市 (18)
（2）英特尔：2017年4月英特尔发布Intel GO 自动驾驶平台 (19)
（3）Google：商业化最早 (20)
（4）特斯拉：高级辅助驾驶落地最早，自建完整生态链 (21)
2、抱团竞争，格局未定 (22)
自动驾驶：亮相春晚，见证国家队“Apollo”实力。
2018 年2月15日，由百度、比亚迪、金龙客车、智行者等组成的自动驾驶车队亮相春晚，在自动驾驶模式下驶出8 字形的路线。
本次自动驾驶车队分为28 辆车，包括比亚迪的自动驾驶轿车、金龙的自动驾驶小巴、智行者的自动驾驶快递车和环卫车等。
28 辆车的自动驾驶解放方案由百度提供，为百度的“Apollo”（阿波罗）平台。
本次自动驾驶车辆亮相春晚是中国高端科技的展现，是自动驾驶商业化的极佳宣传，也是自动驾驶国家队“Apollo”实力的见证。
行业变革：汽车从“四个轮子两排沙发”演变至“四个轮子一台电脑”。
受自动驾驶行业发展有两个驱动力：第一，政策推动，尤其是油耗、安全法规的强制执行，智能驾驶功能逐渐标配，如2018 年客车将标配AEB；第二，自动驾驶功能（智能化）已经成为吸引消费者的核心卖点，尤其是电动车、互联网造车、弱势车企。
随着汽车电子装配率的提升，汽车逐渐从“四个轮子两排沙发”演变为“四个轮子一台电脑”，以传感器、计算芯片、算法、地图为主要新增部件的自动驾驶市场前景广阔。
行业进展：商业化加速。
此前行业普遍认为L3级无人驾驶商业化需要等到2020年左右，L4级商业化在2025年左右，2018 年2月谷歌宣布今年将实现无人驾驶出租车（L4级）的商业化比行业此前观点大幅提前。
除谷歌外，全球还有通用（预计2019年投放无人驾驶出租车）、Uber（预计从2019年购买沃尔沃无人驾驶车辆投放运营）等巨头也宣布了无人驾驶商业化运营时间表。
全球自动驾驶商业化已经加速。
中国机遇：发力智能驾驶，弯道超车。
中国政府已经发布《智能汽车创新发展战略（征求意见稿）》，智能汽车行业将类比新能源汽车、5G。
按照规划，到2020年，智能汽车新车占比达50%，中高级别智能汽车（L3及以上）实现市场化应用，到2025年，新车基本实现智能化，高级别智能汽车实现规模化应用。
从产业角度看，中国无人驾驶从感知到决策的起步实力高于当初传统内燃机起步时候的水平，尤其是在涉及数据安全、软件等传感器、算法方面有望出现具备较强竞争力的中国企业。
一、百度“Apollo”，自动驾驶的“登月工程”
1、做自动驾驶的赋能者，搭建数据、算法、硬件生态圈
百度“Apollo”定位为领先的软件和服务提供商，以赋能者的角色参与到自动驾驶产业链中。
2017年4月19日，百度发布了一项名为”Apollo（阿波罗）”的新计划，旨在向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。
百度开放此项计划旨在建立一个以合作为中心的生态体系，发挥百度在人工智能领域的技术优势，促进自动驾驶技术的发展和普及。
“Apollo”平台是一套完整的软硬件和服务系统，包括车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等四大部分。
此外，百度还将开放环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能。