Baidu Apollo algılama teknolojisi, yüksek hassasiyetli harita ve Xiaodu araç sisteminin ayrıntılı açıklaması
Baidu, yakın zamanda, Shenzhen'de ikinci "Hello Apollo Otonom Sürüş Açık Sınıfı" düzenledi. Apollo operasyonları ve geliştirici ekolojisi başkanı Zhang Hui, insansız araç algısı için çekirdek algoritma teknolojisi başkanı Chen Shijia, yüksek hassasiyetli harita derleme ekibinin teknik başkanı Wang Jian ve Araçların İnternetinde ses ve anlambilim için genel teknoloji başkanı Chen Cong. , Apollonun en son ürünlerini ve teknik kuru ürünlerini yerinde paylaştı ve geliştiricilerle derinlemesine alışverişler ve etkileşimler gerçekleştirdi.
Bu sayıdaki açık sınıf paylaşımı arasında Baidu Apollo açık çerçevesi, otonom sürüş algısının mevcut durumu, yüksek hassasiyetli haritaların teknolojisi ve uygulaması, Xiaodu araç sisteminin ses ve anlamsal tasarım fikirleri ve çekirdek mimarisi ve bu dört modülün heyecan verici içeriği yer alıyor.
Bölüm 1: Apollo Açık Çerçevesine Giriş
Bu etkinliğin başlangıcı olarak, Baidu Apollo'nun operasyonları ve geliştirici ekolojisi başkanı Zhang Hui, Apollo ekosisteminin stratejik hedeflerini ve açık çerçevesini tanıttı.
5 Temmuz'da Baidu AI Geliştiricileri Konferansı'nda Baidu'nun yönetim kurulu başkan yardımcısı, başkanı ve Baidu Group COO'su Lu Qi, Apollo ekosisteminin stratejik hedeflerini 16 kelimelik "yetenekleri açma, kaynakları paylaşma, yeniliği hızlandırma ve kazan-kazan sürdürme" bildirisiyle özetledi. Otomotiv sektöründe bir Android sistemi oluşturmak için kapalılığa karşı açıklığı kullanacak.
Apollo'nun açık yol haritası esas olarak iki bölümden oluşur: kabiliyet ve kaynak açıklığı, kronolojik sırayla kabaca aşağıdaki aşamalara ayrılabilir:
-
2017.7: Kapalı zeminde otonom sürüş, veri platformu 1.0, engeller, Yol korsanları verileri, vb .;
-
2017.9: Sabit şeritli otomatik sürüş, yapay programlama simülasyon sahne verileri, vb .;
-
2017.12: Basit kentsel yol koşulları otomatik sürüş, veri platformu 2.0, 2D engel açıklama verileri, günlük çıkarma simülasyonu sahne verileri, vb .;
-
2018.12: Belirli alanlarda otoyollarda ve şehir içi yollarda otonom sürüş;
-
2019.12: Yüksek hızlı ve şehir içi otonom sürüşün Alfa versiyonu;
-
2020.12: Yüksek hızlı ve şehir içi yol ağlarında otonom sürüş;
Apollo, otomotiv endüstrisindeki ve otonom sürüş alanındaki ortakların araçları ve donanım sistemlerini birleştirerek kendi otonom sürüş sistemlerini hızlı bir şekilde oluşturmalarına yardımcı olacak açık, eksiksiz ve güvenli bir platformdur. Apollo platformu genel mimariden ayrılabilir. Aşağıdaki dört seviyeyi anlamak için:
-
Araç platformu: tel kontrolünü destekleyen araçlar;
-
Donanım platformu: bilgi işlem birimi, kamera, LiDAR, GPS / IMU, milimetre dalga radarı, HMI, Kara Kutu, vb .;
-
Yazılım platformu: gerçek zamanlı sistem çerçevesi, konumlandırma, kontrol, rota planlama modülleri vb .;
-
Bulut hizmet platformu: simülasyon ortamı, DuerOS, güvenlik modülü, OTA, yüksek hassasiyetli harita, vb .;
Zhang Hui, "Birkaç ortak dile ihtiyacımız var. Biri, her gün inandığımız ve itaat ettiğimiz Apollo Bildirisi; diğeri, vaat edilen süre içinde açacağımız yol haritası ve üçüncüsü mimari diyagram. Gelecekte Apollo hakkında bizimle iletişim kurarken, bu üç şeyi ortak olarak söylediğiniz sürece, herkes arkadaştır ve ortak bir anlayışa sahibiz. "
Bölüm 2: Apollo Otopilot Algılama Teknolojisi
Algılama teknolojisi nedir?
Algılama, otonom sürüşün temel teknolojisidir. Bu salonda, Baidu'nun insansız araç algılama temel algoritmasının teknik lideri Chen Shijia Bu, bu bölümün ilk kamuya duyurusudur.
Bay Chen Shijia, herkesin daha iyi anlamasını sağlamak için otomobildeki algıyı insan duyularıyla karşılaştırdı: insanlar algıya sahipler ve duyu organları aracılığıyla dış bilgileri elde ediyorlar, algılama işlevi alanını iletiyorlar ve görselleştirmeyi kavramsal veya daha yüksek bir seviyeye soyutlıyorlar. "Düşünmemiz, hatırlamamız, öğrenmemiz, düşünmemiz veya kararlar vermemiz, hareketin işlevsel alanlarını kontrol etmemize izin verin ve vücudumuzun dış dünyaya geri bildirim vermesine izin verin." İnsansız araçlar benzer bir yapıya sahiptir ve bu güçlü bir şekilde ilişkilidir ve insansız araçlarımız aynıdır. Aşağıdaki şekilde gösterilen araba, Aralık 2016'daki Wuzhen tanıtım filosundan biridir. Sensörleri, radarları ve kameraları vardır. Bu, görme, dokunma, koku ve diğer bilgileri kapsayan kapsamlı bir ayardır. Beyin işlemeye ihtiyacı var, Beyin, insansız araçlarda duyusal işlev modülüdür .
Algılama aralığı geniş olduğundan, manuel veya otomatik sürüşün gerektirdiği ortam uyumuna bağlıdır.Çalışma koşullarının karmaşıklığı ne kadar yüksekse, algının karmaşıklığı da o kadar yüksek olur. Farklı otonom sürüş seviyelerinde, algının karmaşıklığı da farklıdır. Apollo'nun mevcut açık konumlandırması Seviye3 veya Seviye4'tür ve algılama, karar verme ve kontrol bir üçlü süreçtir.
Algılamak Dış çevre ile ilgili engellerin olup olmadığı, engellerin mesafesi ve hızı gibi bilgileri elde etmek ve algı işleme modülüne verileri vermek için sensör sistemi ile yakından entegre edilmiştir.İnsanların araç kullanırken anlayacağı ortamı oluşturmak için bilgileri toplayacağız. Bu bilgiler bizim tarafımızdan kullanılacaktır Karar modülü Çevreleyen ortam araç sürüş koşullarında analiz ve ekstraksiyon gerçekleştirin, bir sonraki adım güvenlidir. Kontrol modülü Arabanın ilerlemesine izin verecek, Algı modülü Yeni bilgiler edinin, döngüyü sürdürün, güncellenen çevresel koşullara yanıt verin ve genel olarak verimli bir döngü gerçekleştirin.
Çekirdek: Algı ne için kullanılır?
Algılanan girdi çevre ile ilgilidir. Koşulları karşıladıkları sürece algı olarak sınıflandırılabilirler. Seviye3 ve Seviye4'te tanımlanan alt bölüm görevleri, girdi ve çıktıyı içerir.
Engel tespiti İnsanlar, arabalar, taşlar, ağaçlar vb. Dahil Yukarıdaki görüntü nokta bulutu çıktısıdır ve aşağıdaki görüntü bir görüntü algısı örneğidir. Level3 engelleri tespit eder Level4 için sadece bir araba olduğunu bilmekle kalmaz, aynı zamanda büyük arabalar ve küçük arabalar olarak da sınıflandırılabilir, çünkü büyük arabalar ve küçük arabalar farklı şekillerde kullanır. Farklı arabalar farklı kararlar ve planlar yapar. Süper küçük arabaları kullanabilirsiniz, ancak büyük arabaları olamaz.
Çok iyi ihtiyacımız var Engel sınıflandırması , Farklı girdilere göre sınıflandırılan, biraz bulut sınıflandırması ve engellerin sınıflandırılması. Ünlü bir örnek, trafik ışıklarının tanınmasıdır, trafik ışığının rengini yargılamanız gerekir. Engel tespiti ve sınıflandırması, daha sonraki kararlar almamıza yardımcı olacak engel bilgileri alırız. Her engelin olası yörüngesini, geçip geçmeyeceğini, şeride girip girmeyeceğini veya sebepsiz yere şerit değiştirip değiştirmeyeceğini bilmemiz gerekir. Engel takibi . Engel takibi çok önemli bir modüldür. Engelleri kullanmamız ve sahneyi analiz etmemiz gerekiyor, bunu nokta bulutları için de kullanıyoruz.
Benzer segmentasyonu görsel seviyesinde yapacağız, amaç şu ki, Sahne modelleme ve anlamsal açıklama . Çok sayıda görevimiz var, her bir görev girişi çok kaynaklı, lidar, resimler vb. Dahil. Apollo'yu bir algılama sistemi oluşturmak için kullanmak istiyorsanız, sensörler ve sensör yapılandırması nasıl seçilir? Umarım hangi görevi yapar.
Bu, üç temel sensörün etkilerinin bir karşılaştırmasıdır: LiDAR bir lidar, Radar, otomobiller için genel amaçlı bir milimetre dalga radarı ve Kamera bir kameradır. Yeşil iyi iş, sarı normal iş ve kırmızı kötü iş demektir. Son olarak, üç tür sensör füzyon efektinin en iyisi olduğu açıklandı.
Peki algı sisteminin açık modülü ne olacak?
-
Nokta bulutu algısı. Nokta bulutundaki her noktanın bir engel olup olmadığını ve engelin türünün ne olduğunu belirleyebilen LiDAR nokta bulutu tespiti açılır.
-
Algı çerçevesi. Kesin tespit ve tanıma sağlayabilen derin öğrenme kullanılır. Ve derin öğrenme, hesaplama açısından oldukça yoğundur. Milisaniye düzeyinde algı elde etmek için derin öğrenme modelini desteklemek için yerleşik akıllı sisteme güvenmek gerekir.
-
Yüksek hassasiyetli harita. Öncelikle mevcut lidarı koordinat sisteminin çekirdeği olarak alın ve haritadaki noktaları koordinat sistemine yansıtın. Ardından, koordinat alanını algılanan mesafeye göre genişletmek için hızlı bir tablo oluşturun. Ardından üst görünümü meshleyin ve meshleme parametreleri Apollo'da yapılandırılabilir. Son olarak engel tespitine aktarılır.
-
Engel tespiti. Özellik çıkarma, nokta bulutu algılama, nokta bulutu kümeleme, son işleme ve kapatma çıkarma olarak ayrılmıştır. Özellik çıkarma, bir ızgara oluşturmaktır.Her ızgaradan çıkarılan bilgiler bir değere karşılık gelir ve her ızgaranın bir resim oluşturmak için eklenmiş bir özelliği vardır; nokta bulutu kümeleme, sonucu tahmin etmek için güvenilir bir ızgara kullanmaktır. ; İşlem sonrası, tahmin yanlış olduğu için, engellerin yargılanmasında hatalar olacaktır, bu nedenle engellerin işlem sonrası doğru olması gerekir. Kapatma çıkarma, engelin şeklini oryantasyona göre tamamlamaktır.
-
Engel takibi. Engel tespiti ile birleştirildiğinde, tespit sonucu yeni bir engel listesi elde etmek için eski engellerle eşleştirilir. Ve sonraki kareyi hangi hızda ve nasıl liste alınacağını çıkarın.
-
Görsel algı. Apollo'nun önceki sürümünün görsel algı verileri esas olarak trafik ışığı verileridir. Yayınlanan Apollo 2.0 ayrıca, görsel algının tipik bir temsilcisi olarak kullanılabilen trafik ışığı algılama ve tanıma algoritmalarını da açar.
-
Trafik ışığı tanıma. İleride trafik ışığı olup olmadığını belirlemek için yüksek hassasiyetli bir harita bulmak, mevcut arabanın konumuna dayanır. Varsa, yüksek hassasiyetli harita trafik ışığının fiziksel konumuna dönecek ve aynı zamanda video görüntüleri toplayacaktır. Yan yana çok sayıda ışık varsa, kararı etkileyen ışıkları doğru bir şekilde belirlemeniz gerekir.
Apollo 2.0
Apollo2.0, algıda üç yeni özelliğe sahiptir, Biri nokta bulutu sınıflandırması, diğeri çoklu sensör füzyonu ve üçüncüsü trafik ışığı tanıma.
Bölüm 3: Apollo HD Haritasının Teknolojisi ve Uygulaması
Baidu, Çin'de sadece yüksek hassasiyetli haritaların önde gelen teknolojisine sahip olmakla kalmayıp, aynı zamanda otonom sürüş için kapsamlı bir komple çözüm düzeni sağlayan tek şirkettir. Baidu Apollo, Çin'deki en gelişmiş otonom sürüş teknolojisine ve ülkedeki en büyük otonom sürüş filosuna sahip olduğundan, Apollo'nun yüksek hassasiyetli haritasına "otonom sürüşün en iyi anlayışı" denilebilir.
Açık sınıfta, Baidu'nun yüksek hassasiyetli harita derleme ekibinin teknik lideri Bay Wang Jian "Yüksek hassasiyetli harita teknolojisi ve uygulaması" herkesle paylaşıldı.
Esas olarak üç yönü içerir:
Otomatik sürüş sisteminde yüksek hassasiyetli haritanın en büyük rolü nasıl oynanır;
Baidu yüksek hassasiyetli haritalar nasıl yapılır, üretim süreci ve üretilen veri miktarı;
Baidu tarafından üretilen yüksek hassasiyetli harita için Baidu, Apollo platformunu açtı ve haritayı birlikte açmaya istekli, böylece otonom sürüş yapan şirketler ve akademik birimlerin tekerlek yapımını tekrar etmesine gerek kalmadı.
Yüksek hassasiyetli harita otonom sürüşte nasıl bir rol oynar?
Apollo açık çerçevesinde, yüksek hassasiyetli harita bulut hizmetlerinde birinci sırada, yüksek hassasiyetli motor ise açık yazılım platformunda ilk sırada yer alıyor. Bu bir tesadüf ama aynı zamanda önemli bir işaret.
Bulut platformundan simülasyon sistemi ayrılamaz Yüksek hassasiyetli harita Simülasyon sistemi gerçek yolları ve gerçek yol koşullarını oluşturur.Yüksek hassasiyetli haritalar olmadan gerçek yol koşulları simüle edilemez ve arabalar eğitilemez ve simüle edilemez. Yüksek hassasiyetli motor , Bulut yüksek hassasiyetli haritaya bağlanarak, diğer modüller için zengin veriler sağlayabilir, temel olarak dört yönden otonom sürüşü destekler: biri konumlandırma, diğeri algılama, üçüncüsü karar verme ve dördüncüsü planlama.
Algı hakkında Pek çok yerde, yüksek hassasiyetli haritadan çıkarken sinyal ışıkları yoktur ve referans için "eski sürücü" yoktur. Yüksek hassasiyetli harita, "eski sürücüye" ek olarak algıya getirir, ayrıca bir algılama aralığı vardır. Sensör, yüksek hassasiyetli bir harita olduğu sürece 500 metre veya 1 kilometre algılayabilir, size verebilir. Örneğin, gelen ve giden yollarda bir otoyol çıkışını kaçırırsınız ve düzinelerce kilometre gitmeniz gerekir. Yüksek hassasiyetli bir harita ile mesafeyi 5-10 kilometre önceden algılayabilirsiniz. Yüksek hassasiyetli haritalar yalnızca veri içermez, aynı zamanda haritaları veri olarak anlarsanız, bazı sınırlamalar vardır. Yüksek hassasiyetli haritalar anlamsal verilerdir. Bu bir simgedir, ancak bu simge ne anlama gelir? Yüksek hassasiyetli harita, üretim sürecinde anlamsal bilgi verir. Sokak lambaları, trafik ışıkları ve trafik ışıkları için, oklu veya oksuz ışık olsun, kaç tane ışık var, algı modülünü önceden tahmin edin, hesaplama miktarını azaltın, algılama algoritmasının doğruluğunu artırın ve algoritma tasarımının zorluğunu azaltın. Sensör aniden kırılır ve algılanamazsa, yüksek çözünürlüklü bir harita varsa, güvenli bir yere ulaşılıncaya kadar yüksek çözünürlüklü harita olan "eski sürücü" ye göre bir süre daha sürüşe devam edebilir. Bu, yüksek hassasiyetli haritaların rolüdür.
Konumlandırma hakkında Yüksek hassasiyetli haritayı nasıl bulabilirim? Bir arabanın haritası yoksa, ancak sadece kamerası ve radarı varsa, tam olarak nerede olduğunu bilmek zordur. Yüksek hassasiyetli harita standart bir konum sağlar. Artık noktalı ve düz çizgileri çekmek için monoküler bir kamera kullanan ve toplanan görüntüleri yüksek hassasiyetli harita ile karşılaştıran düşük maliyetli bir tasarım şeması var. Algoritma aracılığıyla yoldaki mevcut konumumu öğrenebiliriz. Birkaç şerit. Yatay konumlandırma olan şeridi hesapladıktan sonra konumlandırma problemini çözün. Boylamasına konumlandırma, trafik ışıkları, sokak lambaları, ışık direkleri vb. İle sağlanabilir.
Planlama hakkında Araba, yolda ileride bir kaza veya inşaat yolu bulursa, bu zamanda şerit değiştirmelidir.Yüksek hassasiyetli haritalar, uygun destek sağlar.
Karar hakkında Araba kavşağa ulaştığında, yüksek hassasiyetli harita güvenlik adası hakkında bilgi toplayacaktır. Karmaşık kavşakta güvenlik adaları vardır. Karar verme sürecinde arabanın güvenlik adası gibi önemli faktörlere başvurması gerekir. Aksi takdirde, araç güvenlik adasına koşar ve yaya trafik kazalarına neden olur.
Otonom sürüşteki birkaç önemli modül arasında konumlandırma, karar verme, planlama ve algılama bulunur. Bu modüller, yüksek hassasiyetli haritaların desteğinden ayrılamaz.Yüksek hassasiyetli haritalarla, seri üretimi hızlandırmanın bir yolu olan çok sayıda sensör maliyetinden tasarruf edebilirsiniz. Otonom sürüş endüstrisinde, yüksek hassasiyetli haritaların desteği geçici olarak ayrılamaz.Herkes düşük maliyetli bir seri üretim planı sunarsa, yüksek hassasiyetli haritayı terk edebilir ve temelde otonom sürüş endüstrisine liderlik edebilir.
Baidu yüksek hassasiyetli harita üretim süreci:
Son yıllarda Baidu ve BMW, Mercedes-Benz, Volkswagen ve Ford gibi OEM'ler, Baidu'nun yüksek hassasiyetli haritalarının otomobil üreticileri tarafından tanındığını kanıtlayan ortak araştırma ve geliştirme çalışmaları yaptı. Otomobil üreticileri tarafından yıllarca süren araştırma ve ortak geliştirmelerin ardından Baidu, aşağıdaki süreci basitleştirdi:
İlki yapay zeka algoritmalarının yardımıyla iç sektöre gönderilen alan toplama, daha sonra yapay zeka algoritmalarının öğeleri nasıl işlediğinden bahsedeceğiz;
İkincisi, toplama aracı tarafından toplanan verilere göre doğruluğu sınıflandırmak ve doğrulamaktır;
Üçüncüsü manuel doğrulama aşamasıdır. Algoritma sadece% 90 garanti edebilir.% 100 garanti etmek için manuel doğrulama eklenmelidir.Manuel doğrulama tamamlandıktan sonra serbest bırakılabilir. Artık yüksek hassasiyetli haritalar da dahil olmak üzere üç seviyeli ürünler var ve üç boyutlu haritalar otonom sürüşün ihtiyaçlarını karşılayabilir;
Dördüncüsü, ADAS haritaları kamyon endüstrisinde ve binek araç endüstrisinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Kamyon 40 ila 50 ton arası kargo çekiyor. 1 km ileride büyük bir eğim veya küçük bir eğim tahmin edebiliyorsa, motoru esnek bir şekilde kontrol edebilir ve enerji tasarrufu sağlayan teknolojiler geliştirebilir.OEM'lerle işbirliği içinde belirli proje deneyimine sahibiz. ADAS haritalarıyla birlikte kamyonların enerji tüketimi% 30 oranında azaltılabilir. Haritanın sürekli güncellenmesi gerekiyor.
Baidu, yüksek hassasiyetli harita hizmetlerini açar:
Baidu, 2013 yılında yüksek hassasiyetli haritalar üzerinde araştırma yapmaya başladı. Tam bağımsız fikri mülkiyet hakları ve toplama ekipmanından veri işlemeye kadar bağımsız teknoloji araştırma ve geliştirme yeteneklerine sahip tek yerel yüksek hassasiyetli harita veri sağlayıcısıdır. Baidu Apollo platformunun yüksek hassasiyetli haritasının üç avantajı vardır: "en yüksek düzeyde iyileştirme, en yüksek üretim verimliliği ve en geniş kapsam".
Eylül 2017'de Baidu, yüksek hassasiyetli harita hizmetleri de dahil olmak üzere beş yetenek açan Apollo 1.5'i piyasaya sürdü. Açık yüksek hassasiyetli harita hizmeti aracılığıyla Apollo, ortakların hassas otonom konumlandırma elde etmelerine yardımcı olacak ve karar verme ve planlama için doğru ve yeterli veri desteği sunacak, böylece otonom araçlar "küresel perspektifi" kavrayabilecektir.
Bölüm 4: Apollo Xiaodu Araç Sistemi Sesi Anlamsal Tasarım Fikirleri ve Temel Mimari
2017 Baidu Dünya Konferansı'nda dünyanın ilk insan-araç yapay zeka etkileşimli sistemi Apollo Xiaodu araç içi sistemi piyasaya sürüldü. Baidu'nun Araçların İnterneti konuşma ve anlambilim genel teknolojisi başkanı Chen Cong , Apollo'nun küçük araba sisteminin ses ve anlamsal tasarım fikirlerini ve temel mimarisini ortaya çıkararak, arabanın dışından herkesi arabanın içine götürüyor.
Yapay zeka hakkında her konuştuğumuzda, bunun bir dizi soğuk algoritma ve model olduğunu hissediyoruz YZ'nin yeteneklerini insanlaştırılmış ürünlere nasıl dönüştürebiliriz? Apollo'nun düşündüğü şey bu.
Apollo Xiaodu araba sistemine dayanarak "dört siz" elde etmeyi umuyoruz: Sizi anlayın, anlayın, size değer verin, koruyun.
İyi bir fonetik anlamsal sistem kurmak istiyorsanız, kritik yol üç sorunu çözmeli, biri net duymak, diğeri anlamak ve üçüncüsü tatmin olmaktır. Baidu bir arama şirketi olarak başladı ve konuşma ve anlamsal anlayış Baidu'nun iyi olduğu şey. Konuşma ile ilgili olarak, Xiaodu'nun hedefi çok açık, yani uyanma tanıma doğru. Baidu, bir duygusal konuşma tanıma sistemine ve makine öğrenimi tarafından oluşturulan bir konuşma sistemine sahiptir. Anlambilimle ilgili olarak Xiaodu, kullanıcının niyetini iyi anlayabilir ve niyeti anlama temelinde diyaloglar ve senaryolar aracılığıyla daha insancıl ve antropomorfik tepkiler verebilir.
İşitme açısından , Baidunun mevcut temel göstergeleri% 97'lik tanıma oranı; ikincisi dünyanın ilk ultra büyük ölçekli duygusal sentez sistemidir; üçüncüsü uyanmadır ve yüksek hızda 100 adımlık mevcut uyanma oranı% 95'e ulaşır. .
Anlamakta Baidunun anlamsal sisteminin arkasındaki diyalog sisteminden bahsedelim. Genel olarak, anlambilim üç yönü içerir: teknoloji, veri ve içerik. Xiaodu araç sistemindeki ön uç diyalog hizmeti, beceri çerçevesi ve beceri verilerini içerir. Yeterli veri ve yeterince derin teknoloji, bir diyalog sistemi kurmak için gerekli koşullardır.
Memnuniyet açısından , Baidu sistemi 10.000 çeşit bilgi dikeyini destekler Baidu arama kutusunda aranan her şey Xiaodu'nun arama anlambiliminde kullanılabilir. Baidu, yüksek kaliteli kaynaklar, bilgi sistemleri ve on milyarlarca bilgi varlığı ilişkisi dahil olmak üzere tipik olarak araç senaryolarında kullanılan yerel diyalog becerileri olan 100 yerel diyalog becerisini seçti.
Mimarimizin katmanlı bir perspektiften neler yaptığına bakın:
İlk katman, tüm araca monteli cihazlar için standart çözümler sağlayan cihaz katmanıdır;
İkinci katman, Xiaodu araç sisteminin temel kapasitesi olan ve TTS, ASR ve IOV'nin beynini sağlamak için kullanılan çekirdek katmandır;
Üçüncü katman, talebi karşılayabilecek beceriler gerektiren beceri katmanıdır. Baidu'nun şu anda dünya çapında kısmen sektöre ve geliştiricilere açılan 140 milyon POI'si var.
Bay Chen Cong şu sonuca vardı: Apollo Xiaodu'nun araba sistemi, konu veri, teknoloji ve içerik olduğunda kullanıcıları en çok anlayabilen bir diyalog sistemi olmayı umuyor. Yapay zeka yeteneklerinin güçlendirilmesinden bahsediyordum. Baidu'nun yedi yapay zeka yeteneğini açmasının ilk aşamasında, gelecekte Baidu'nun yapay zeka yeteneklerinin gitgide daha fazlası entegre edilecek. Baidu'nun yapay zeka yeteneklerinin ustası olmayı umuyoruz.
Sonuna yaz
Apollo 2.030 Aralık'ta açıldı. Bu sürüm basit şehir içi yollarda otomatik sürüşü destekleyecek.Kod GitHub'dan alınabilir. 8 Ocak 2018, ABD saatinde (9 Ocak 06:00, Çin saati), Apollo2.0 konferansı ABD'de CES'te yapılacak, bu yüzden bizi izlemeye devam edin!
