Apollo感知开发模型接入

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感知开发流程

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??Apollo 自动驾驶感知的开发流程分为以下几个步骤：

1. 模型训练
2. 模型部署
3. 测试和验证

环境要求

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运行感知模块要求：

• 操作系统 ubuntu 18.04以上，
• 英伟达显卡。
  满足环境要求之后，接下来我们详细介绍下这 3 个部分。

步骤一：模型训练

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??根据任务类型，例如 camera 感知、lidar 感知等，选择对应的模型，目前常见的 2d 图像目标识别模型有 YOLO, Faster-RCNN等，常见的Lidar目标识别模型有 Pointpillar 等，开发者根据自己的需要选择好对应的模型之后，可以用任意深度学习框架来训练模型，例如 paddlepaddle,pytorch,tensorflow 等。

??Apollo 提供了基于 paddle3d 的预训练模型，根据公开数据集 nuscenes,KITTI,Waymo Open Dataset 等，提供state-of-art的模型训练。

步骤二：模型部署

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??Apollo 中的感知任务，根据类型的不同分为红绿灯识别、车道线识别、3D 目标检测、目标跟踪、多传感器融合 等，每个任务实际上是一个任务流水线，分为几个步骤来完成，每个步骤称为一个 stage，每个 stage 中可以选择一个或者几个算法插件 (plugin)，这样开发者可以根据自己需要开发新的 stage，或者沿用当前的任务流水线，替换不同的算法插件。

训练好的模型部署到 Apollo 感知模块，分为2种情况：

• 一种是针对已有模型，自己采集数据进行训练，或者进行兼容性的改动；
• 另一种是新增一种新的模型，并且部署到感知模块。

已有模型

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??如果是已有模型，可以根据不同的任务类型，以激光雷达感知任务为例，找到对应的任务流水线，查找到底是哪个阶段调用了深度学习模型，然后在对应的 Stage 中找到模型所在的目录，替换掉目录中的模型就可以了。激光雷达目标检测 point_pillars 模型的模型文件路径如下。

modules/perception/production/data/perception/lidar/models/detection/point_pillars

新增模型

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如何添加 Lidar Detection模型：

1. 添加模型文件。
   将训练好的模型文件存放于modules/perception/production/data/perception/lidar/models/detection/xxx目录下。
2. 添加新的 Lidar Detector。
   参考how_to_add_a_new_lidar_detector_algorithm，创建一个新的Lidar Detector。
3. 修改 Lidar Detector 以适配新的 Lidar Detection 模型。
4. 创建并初始化 predictor。
   新添加的 Detector 中的 init 函数主要用来对 predictor 进行配置并进行初始化，下面以CenterPointDetection::Init为例进行说明，更具体请参考 Paddle Inference C++ API。

bool CenterPointDetection::Init(const LidarDetectorInitOptions &options) {
  // 创建默认配置对象 
  paddle::AnalysisConfig config;
  // 启用GPU
  config.EnableUseGpu(1000, FLAGS_gpu_id);
  // 设置预测模型路径
  config.SetModel(FLAGS_center_point_model_file,
                  FLAGS_center_point_params_file);
  // 是否开启TensorRT加速
  if (FLAGS_use_trt) {
    // 精度选择
    paddle::AnalysisConfig::Precision precision;
    if (FLAGS_trt_precision == 0) {
      precision = paddle_infer::PrecisionType::kFloat32;
    } else if (FLAGS_trt_precision == 1) {
      precision = paddle_infer::PrecisionType::kHalf;
    } else {
      AERROR << "Tensorrt type can only support 0 or 1, but recieved is"
             << FLAGS_trt_precision << "\n";
      return false;
    }
    config.EnableTensorRtEngine(1 << 30, 1, 3, precision, FLAGS_trt_use_static,
                                false);
    // 载入动态shape文件
    config.EnableTunedTensorRtDynamicShape(FLAGS_dynamic_shape_file, true);
    // 是否使用反序列化
    if (FLAGS_trt_use_static) {
      config.SetOptimCacheDir(FLAGS_trt_static_dir);
    }
  }
  // 是否开启IR优化
  config.SwitchIrOptim(true);
  // 创建predictor
  predictor_ = paddle_infer::CreatePredictor(config);
  return true;
 }

5. Detect() 函数的处理流程。
   数据的预处理、推理、后处理、感知结果发布等流程都是在 Detect() 函数中实现的。获取点云数据的过程可以参考 ceter_point_detector.cc 的 bool CenterPointDetection::Detect() 函数的流程即可。

• Detect() 函数包含了点云数据的预处理，前处理、推理、后处理、感知结果发布等流程。其中，点云数据的预处理主要包括 DownSample -> Fuse -> Shuffle 等流程，处理流程相对固定，通过 CloudToArray() 函数，将预处理后的点云存储到了数组中，用户根据自己的模型需要，对存储到数组中的点云数据进行前处理即可。
• 后处理完成后，用户通过 GetObjects() 将目标级结果存储到 frame 中。用户需要确认自己模型输出的 3D bounding-box 的格式及顺序。

如何添加 Camera Detection 模型：

1. 添加模型文件。
   将训练好的模型文件存放于modules/perception/production/data/perception/camera/models/yolo_obstacle_detector/xxx目录下。
2. 添加新的Camera Detector。
   参考 how_to_add_a_new_camera_detector_algorithm，创建一个新的Camera Detector。
3. 修改 Camera Detector 以适配新的 Camera Detection 模型。

• 根据模型结构修改对应的 proto 文件：Camera Detector 通过 blob 数据结构来管理和存储模型的输入和输出数据。用户需要根据模型结构，在该模型对应的 proto 文件中添加和对应的输入输出项，可参考 smoke.proto 文件的 NetworkParam 字段，并添加对应的 proto 配置文件，参考 smoke-config.pt。
• 同 Lidar Detection 类似，Camera Detection 中的 Detect() 函数同样包含了图像数据的预处理，前处理、推理、后处理、感知结果发布等流程。通过 frame->data_provider->GetImage() 函数，用户可以获取图像数据，通过inference::ResizeGPU()函数，可以对图像数据进行 resize 等预处理操作。
• 后处理完成后，用户需要根据模型的特点，将 2d bounding-box、3d bounding-box 存储到 std::vector<base::ObjectPtr> 结构中。具体可参考 region_output.cc 中的 get_smoke_objects_cpu 函数。

步骤三：测试和验证

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??模型部署完成之后，就可以通过播放 record 包的形式或者实际上车测试验证，推荐先播放 record 包进行测试，验证没有问题之后再进行实车的测试。

??播放record包验证
??本地启动 Apollo，进入 docker 之后，启动 perception 和 tf 模块，然后使用 cyber_record 播放 record 数据包，然后启动 cyber_monitor 查看感知检测结果的 topic 消息是否有输出。

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