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Apollo 10.0
自动驾驶开放平台
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相机模块包括多种纯视觉感知算法，包括环视bev算法、多阶段2d检测及3d姿态回归算法、单阶段算法。BEV检测模块使用了PETR模型，可以完成对多个摄像机数据的推理获得障碍物目标。多阶段检测模块是基于YOLO开发的多任务模型，可以同时输出数十个维度信息，如“2d”、“3d”和车辆转向信息。相机单阶段检测算法包含两个模型Caddn和SMOKE，可以同时输出目标的2d和3d信息，上述模块可以将结果传输到camera_tracking组件实现目标追踪。
| 模块 | 输入通道 | 输出通道 | 消息格式 |
|---|---|---|---|
| camera_detection_bev | /apollo/sensor/camera/CAM_FRONT/image /apollo/sensor/camera/CAM_FRONT_RIGHT/image /apollo/sensor/camera/CAM_FRONT_LEFT/image /apollo/sensor/camera/CAM_BACK/image /apollo/sensor/camera/CAM_BACK_LEFT/image /apollo/sensor/camera/CAM_BACK_RIGHT/image | /apollo/perception/obstacles | apollo::perception::PerceptionObstacles |
| camera_detection_multi_stage | /apollo/sensor/camera/front_6mm/image | /perception/inner/Detection | apollo::perception::onboard::CameraFrame |
| camera_detection_single_stage | /apollo/sensor/camera/front_6mm/image | /perception/inner/Detection | apollo::perception::onboard::CameraFrame |
| camera_location_estimation | /perception/inner/Detection | /perception/inner/location_estimation | apollo::perception::onboard::CameraFrame |
| camera_location_refinement | /perception/inner/location_estimation | /perception/inner/location_refinement | apollo::perception::onboard::CameraFrame |
| camera_tracking | /perception/inner/location_refinement | /perception/inner/PrefusedObjects | apollo::perception::onboard::SensorFrameMessage |
此模块配置文件位置：
算法基本配置： modules/perception/camera_detection_multi_stage/proto/camera_detection_multi_stage.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | camera_name | front_6mm | 对应tf中摄像头名称，frame id |
| string | PluginParam.name | YoloObstacleDetector | 检测算法 |
| string | PluginParam.config_path | perception/camera_detection_multi_stage/data | 配置文件路径 |
| string | PluginParam.config_file | yolo.pb.txt | 配置文件名称 |
| string | channel.input_camera_channel_name | /apollo/sensor/camera/front_6mm/image | 输入消息通道 |
| string | channel.output_obstacles_channel_name | /perception/inner/Detection | 输出消息通道 |
| int32 | gpu_id | 0 | gpu id |
| int32 | frame_capacity | 20 | 帧缓存容量 |
| int32 | image_channel_num | 3 | 图片通道数两 |
| bool | enable_undistortion | false | 不失真使能 |
| bool | enable_visualization | false | 可视化使能 |
| double | default_camera_pitch | 0 | 默认摄像头俯仰角度 |
| double | default_camera_height | 1.5 | 默认摄像头高度 |
| double | ts_diff | 0.1 | 时间戳偏差值 |
| bool | output_final_obstacles | false | 是否输出最终障碍物 |
| string | Debug.output_viz_message_channel_name | /perception/inner/camera_viz_msg | 输出可视化调试信息通道 |
| bool | Debug.output_camera_debug_msg | false | 是否输出摄像头调试信息 |
| string | Debug.camera_debug_channel_name | /perception/camera_debug | 输出调试信息通道 |
| string | Debug.visual_debug_folder | /apollo/debug_output | 可视化调试保存路径 |
| string | Debug.visual_camera | front_6mm | 摄像头名称 |
| bool | Debug.write_visual_img | false | 可视化状态量 |
模型配置： modules/perception/camera_detection_multi_stage/detector/yolo/proto/model_param.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| common.ModelInfo | info | / | 设定模型参数配置 |
| common.Resize | resize | / | 设定高度、宽度等 |
| common.Normalize | normalize | / | 设定均值、方差 |
| float | offset_ratio | 0.28889 | 偏移率 |
| float | cropped_ratio | 0.71111 | 裁剪率 |
| int32 | resized_width | 1440 | resize 宽度 |
| int32 | aligned_pixel | 32 | 对齐像素 |
| float | confidence_threshold | 0.4 | 目标置信度 |
| float | light_vis_conf_threshold | 0 | 车灯可视置信度 |
| float | light_swt_conf_threshold | 0 | 车灯闪烁置信度 |
| int32 | ori_cycle | 2 | 调整观测角范围 |
| bool | per_cls_reg | false | |
| bool | with_box3d | true | 是否计算3dbbox |
| bool | with_frbox | false | 是否计算前后bbox |
| bool | with_lights | true | 是否计算车灯 |
| bool | with_ratios | false | 是否计算 |
| int32 | num_areas | 0 | 车身周围目标区域划分数量 |
| float | border_ratio | 0.01 | 边界比例阈值 |
| NMSParam | nms_param | / | 设定 nms 参数 |
| float | min_dims.min_2d_height | 10 | 最小2d目标像素高度 |
| float | min_dims.min_3d_height | 0.1 | 最小3d目标高度 |
| float | min_dims.min_3d_width | 0 | 最小3d目标宽度 |
| float | min_dims.min_3d_length | 0 | 最小3d目标长度 |
ModelInfo配置：
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | name | 3d-r4-half_caffe | 模型名称，同models/下文件夹名 |
| string | framework | TensorRT | 模型推理框架 |
| string | ModelFile.proto_file | deploy.pt | 模型网络结构 |
| string | ModelFile.weight_file | deploy.model | 模型权重文件 |
| string | ModelFile.anchors_file | nchors.txt | yolo2d框anchor size |
| string | ModelBlob.inputs | 1440x800 | 模型输入数据名称及维度 |
| int32 | ModelBlob.outputs | / | 模型输出数据名称及维度 |
此模块配置位置：
算法基本配置： modules/perception/camera_detection_single_stage/proto/camera_detection_single_stage.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | camera_name | front_6mm | 对应tf中摄像头名称，frame |
| float | timestamp_offset | 0 | 时间偏移量 |
| string | PluginParam.name | SmokeObstacleDetector | 检测算法 |
| string | PluginParam.config_path | perception/camera_detection_single_stage/data | 配置文件路径 |
| string | PluginParam.config_file | smoke_config.pb.txt | 配置文件名称 |
| int32 | gpu_id | 0 | gpu id |
| string | channel.input_camera_channel_name | /apollo/sensor/camera/front_6mm/image | 输入消息通道 |
| string | channel.output_obstacles_channel_name | /perception/inner/Detection | 输出消息通道 |
模型配置： modules/perception/camera_detection_single_stage/detector/smoke/proto/model_param.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| common.ModelInfo | info | / | 设定模型参数配置 |
| common.Resize | resize | / | 设定高度、宽度等 |
| common.Normalize | normalize | / | 设定均值、方差 |
| float | offset_ratio | x,y = 0 | 偏移率 |
| float | confidence_threshold | 0.5 | 目标置信度 |
| float | min_dims.min_2d_height | 0.015625 | 最小2d目标高度 |
| float | min_dims.min_3d_height | 0.1 | 最小3d目标高度 |
| float | min_dims.min_3d_width | 0 | 最小3d目标宽度 |
| float | min_dims.min_3d_length | 0 | 最小3d目标长度 |
| int32 | ori_cycle | 1 | 调整观测角范围 |
| float | border_ratio | 0.01 | 边界比例阈值 |
算法基本配置： modules/perception/camera_detection_bev/proto/camera_detection_bev.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | camera_name | front_6mm | 对应tf中摄像头名称，frame id |
| float | timestamp_offset | 0 | 时间偏移量 |
| string | PluginParam.name | BEVObstacleDetector | 检测算法 |
| string | PluginParam.config_path | perception/camera_detection_bev/data | 配置文件路径 |
| string | PluginParam.config_file | detr.pb.txt | 配置文件名称 |
| int32 | gpu_id | 0 | gpu id |
| string | channel.input_camera_channel_name | /apollo/sensor/camera/front_6mm/image | 输入消息通道 |
| string | channel.output_obstacles_channel_name | /perception/inner/Detection | 输出消息通道 |
模型配置： modules/perception/camera_detection_bev/detector/detr/proto/model_param.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| common.ModelInfo | info | / | 设定模型参数配置 |
| common.Resize | resize | / | 设定高度、宽度等 |
| common.Normalize | normalize | / | 设定均值、方差 |
| float | score_threshold | 0 | 目标得分置信度 |
| camera_location_estimation模块 |
组件配置文件： modules/perception/camera_location_estimation/proto/camera_location_estimation.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | camera_name | front_6mm | camera 名字 |
| string | PluginParam.name | MultiCueTransformer | 算法名称 |
| string | PluginParam.config_path | perception/camera_location_estimation/data | 算法配置文件路径 |
| string | PluginParam.config_file | config.pb.txt | 算法配置文件名称 |
| double | timestamp_offset | 0 | 时间戳偏移量 |
| string | input_camera_channel_name | / | 数据输入通道 |
| string | output_obstacles_channel_name | / | 数据输出通道 |
算法配置文件： modules/perception/camera_location_estimation/transformer/multicue/proto/multicue.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| float | min_dimension_val | 0.2 | 最小维度 |
| bool | check_dimension | true | 是否检查维度信息 |
此模块配置文件位置：
组件配置文件： modules/perception/camera_location_refinement/proto/camera_location_refinement.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | camera_name | front_6mm | camera 名字 |
| double | timestamp_offset | 0 | 时间戳偏移量 |
| string | input_camera_channel_name | / | 数据输入通道 |
| string | output_obstacles_channel_name | / | 数据输出通道 |
| int32 | lane_calibration_working_sensor_name | front_6mm | 车道校准传感器名称 |
| string | PostprocessorParam.name | MultiCueTransformer | 算法名称 |
| string | PostprocessorParam.config_path | perception/camera_location_estimation/data | 算法配置文件路径 |
| string | PostprocessorParam.config_file | config.pb.txt | 算法配置文件名称 |
| string | CalibrationServiceParam.name | MultiCueTransformer | 算法名称 |
| string | CalibrationServiceParam.config_path | perception/camera_location_estimation/data | 算法配置文件路径 |
| string | CalibrationServiceParam.config_file | config.pb.txt | 算法配置文件名称 |
算法配置文件： modules/perception/camera_location_refinement/location_refiner/proto/location_refiner.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| float | min_dist_to_camera | 30 | 到camera最小距离，判断是否在roi内 |
| float | roi_h2bottom_scale | 0.5 | 依据内参计算目标高度调整数值时增益 |
组件配置文件：/apollo/modules/perception/camera_tracking/conf/camera_tracking_config.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | output_channel_name | /perception/inner/PrefusedObjects | camera tracking 模块输出通道 |
| string | PluginParam.name | OMTObstacleTracker | 跟踪算法名称 |
| string | PluginParam.config_path | perception/camera_tracking/data | 跟踪算法配置文件路径 |
| string | PluginParam.config_file | omt.pb.txt | 跟踪算法配置文件名称 |
| int32 | image_width | 1920 | 图像宽度 |
| int32 | image_height | 1080 | 图像高度 |
| int32 | gpu_id | 0 | gpu id |
omt tracker算法配置文件： /apollo/modules/perception/camera_tracking/data/omt.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| int32 | img_capability | 14 | 缓存的图像数量 |
| int32 | reserve_age | 5 | 目标丢失次数阈值 |
| float | weight_same_camera.appearance | 0.45 | sa不为0，计算分数appearance权重 |
| float | weight_same_camera.motion | 0.4 | sa不为0，计算分数motion权重 |
| float | weight_same_camera.shape | 0.15 | sa不为0，计算分数shape权重 |
| float | weight_same_camera.overlap | 0.05 | sa不为0，计算分数overlap权重 |
| float | weight_diff_camera.motion | 0.5 | sa为0，计算分数motion权重 |
| float | weight_diff_camera.shape | 0.15 | sa为0，计算分数shape权重 |
| float | weight_diff_camera.overlap | 0.35 | sa为0，计算分数overlap权重 |
| string | type_change_cost_file | type_change_cost | cost文件名 |
| float | border | 20 | 图像边界阈值 |
| float | target_thresh | 0.6 | 目标分数阈值，如果低于该分数，则过滤 |
| float | abnormal_movement | 0.4 | 不正常移动阈值，用于判断是否误匹配 |
| float | min_init_height_ratio | 17 | 目标高度阈值，用于判断是否创建新目标 |
| float | target_combine_iou_threshold | 0.6 | iou阈值，用于判断是否合并两个目标 |
| TargetParam | target_param | 目标初始化参数 | |
| string | plugin_param.name | TrackingFeatureExtractor | 特征提取器 |
| string | plugin_param.config_path | perception/camera_tracking/data | 特征提取器配置文件路径 |
| string | plugin_param.config_file | tracking_feature.pb.txt | 特征提取起配置文件名称 |
| int32 | feature_input_width | 960 | 特征提取器输入特征宽度 |
| int32 | feature_input_height | 640 | 特征提取器输入特征高度 |
特征提取算法配置文件： /apollo/modules/perception/camera_tracking/data/tracking_feature.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | feat_blob_name | conv4_3 | 特征层 |
| int32 | feat_blob_shape | 1/64/160/240 | 特征尺寸 |
| FeatureType | extractor.feat_type | ROIPooling | 特征类型 |
| int32 | extractor.roi_pooling_param.pooled_h | 3 | ROIPooling高度 |
| int32 | extractor.roi_pooling_param.pooled_w | 3 | ROIPooling宽度 |
| bool | extractor.roi_pooling_param.use_floor | true | 在ROIPooling中使用floor取整 |
| 模型 | 类型 | 模型下载地址 |
|---|---|---|
| PETR_V1_paddle | BEV_detection | https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/perception_model/petrv1.zip |
| yolox3d_onnx | camera_detection | https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/perception_model/yolox3d_onnx.zip |
| caddn_paddle | camera_detection | https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/perception_model/caddn_paddle.zip |
| 3d-r4-half_caffe | camera_detection | https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/perception_model/3d-r4-half_caffe.zip |
| smoke_torch | camera_detection | https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/perception_model/smoke_torch.zip |
| 分类 | 包名 |
|---|---|
| perception | perception-camera-detection-bev |
| perception | perception-camera-detection-multi-stage |
| perception | perception-camera-detection-single-stage |
| perception | perception-camera-location-estimation |
| perception | perception-camera-location-refinement) |
| perception | perception-camera-tracking |
红绿灯模块主要分为四个部分：预处理、检测、识别和追踪。预处理阶段用于查询定位和地图信号灯信息，选择检测红绿灯的摄像头根据信号光在像平面上的投影，保存相机选择结果输出给检测阶段使用。检测阶段是传统的卷积神经网络检测任务，接收带有ROI的图像信息作为输入数据并顺序输出边界框。识别阶段根据输出的边界框识别交通灯的颜色。 这个任务是使用传统的卷积神经网络完成。 识别模块的输入是带有ROI的图像信息和一组边界框信息作为输入数据，输出是一个四维向量。分别表示每个边界框为黑、红、黄、绿的概率，当且仅当概率足够大时，概率最高的类别将被识别为信号灯的状态。追踪阶段是对红绿灯的检测结果进行一定的修正。
| 模块 | 输入通道 | 输出通道 | 消息格式 |
|---|---|---|---|
| traffic_light_region_proposal | /apollo/sensor/camera/front_6mm/image /apollo/sensor/camera/front_12mm/image | /perception/inner/Detection | apollo::perception::onboard::TrafficDetectMessage |
| traffic_light_detection | /perception/inner/Detection | /perception/inner/Retection | apollo::perception::onboard::TrafficDetectMessage |
| traffic_light_recognition | /perception/inner/Retection | /perception/inner/Tracking | apollo::perception::onboard::TrafficDetectMessage |
| traffic_light_tracking | /perception/inner/Tracking | /apollo/perception/traffic_light | apollo::perception::TrafficLightDetection |
配置文件位置： modules/perception/traffic_light_region_proposal/conf
组件基本配置： modules/perception/traffic_light_region_proposal/proto/trafficlights_proposal_component.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | camera_names | front_6mm,front_12mm | 检测使用相机名称 |
| string | channel.input_camera_channel_name | /apollo/sensor/camera/front_6mm/image /apollo/sensor/camera/front_12mm/image | 输入消息通道 |
| double | tl_image_timestamp_offset | default = 0.0 | 红绿灯预处理图像时间偏移 |
| string | PluginParam.name | TLPreprocessor | 预处理算法插件名称 |
| string | proposal_output_channel_name | /perception/inner/Detection | 预处理模块处理消息输出通道名称 |
| string | max_process_image_fps | 8 | 最大处理图像fps参数 |
| double | query_tf_interval_seconds | 0.3 | 查询tf间隔时长 |
| double | valid_hdmap_interval | 1.5 | 未能获取信号信息的合法间隔时长 |
| int32 | gpu_id | 0 | gpu id |
组件配置文件： modules/perception/traffic_light_detection/conf/traffic_light_detection_config.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | PluginParam.name | TrafficLightDetection | 检测算法名称 |
| string | PluginParam.config_path | perception/traffic_light_detection/data | 配置文件路径 |
| string | PluginParam.config_file | detection_caffe.pb.txt | 配置文件名称 |
| string | detection_output_channel_name | /perception/inner/Retection | 检测结果输出通道 |
| int32 | gpu_id | 0 | gpu id |
检测模型配置： modules/perception/traffic_light_detection/detection/proto/model_param.proto
模型配置文件位置：modules/perception/traffic_light_detection/data/detection_caffe.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | name | tl_detection_caffe | 模型名称，同models/下文件夹名 |
| string | framework | TensorRT | 模型推理框架 |
| string | ModelFile.proto_file | deploy.prototxt | 模型网络结构 |
| string | ModelFile.weight_file | baidu_iter_140000.caffemodel | 模型权重文件 |
| string | ModelBlob.inputs | img、im_info | 模型输入数据名称及维度 |
| int32 | ModelBlob.outputs | bboxes | 模型输出数据名称及维度 |
此模块配置文件位置：
组件配置文件： modules/perception/traffic_light_recognition/proto/traffic_light_recognition_component.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | PluginParam.name | TrafficLightRecognition | 检测算法名称 |
| string | PluginParam.config_path | perception/traffic_light_recognition/data | 配置文件路径 |
| string | PluginParam.config_file | recognition.pb.txt | 配置文件名称 |
| string | recognition_output_channel_name | /perception/inner/Tracking | 检测结果输出通道 |
| int32 | gpu_id | 0 | gpu id |
识别模型配置： modules/perception/traffic_light_recognition/recognition/proto/model_param.proto
vertical_model ClassifyParam：
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | name | vertical_caffe | 模型名称，同models/下文件夹名 |
| string | framework | TensorRT | 模型推理框架 |
| string | ModelFile.proto_file | deploy.prototxt | 模型网络结构 |
| string | ModelFile.weight_file | baidu_iter_250000.caffemodel | 模型权重文件 |
| string | ModelBlob.inputs | data_orgshap：[1,96,32,3] | 模型输入数据名称及维度 |
| int32 | ModelBlob.outputs | prob | 模型输出数据名称及维度 |
| float | classify_threshold | 0.5 | 分类模型阈值 |
| int32 | classify_resize_width | 32 | 分类调整宽度 |
| int32 | classify_resize_height | 96 | 分类调整高度 |
| float | scale | 0.01 | 规模参数 |
| float | mean_b | 69.06 | 平均b值 |
| float | mean_g | 66.58 | 平均g值 |
| float | mean_r | 66.56 | 平均r值 |
| bool | is_bgr | true | 判断是BGR还是RGB |
quadrate_model ClassifyParam：
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | name | quadrate_caffe | 模型名称，同models/下文件夹名 |
| string | framework | TensorRT | 模型推理框架 |
| string | ModelFile.proto_file | deploy.prototxt | 模型网络结构 |
| string | ModelFile.weight_file | baidu_iter_200000.caffemodel | 模型权重文件 |
| string | ModelBlob.inputs | data_org shap：[1,64,64,3] | 模型输入数据名称及维度 |
| int32 | ModelBlob.outputs | prob | 模型输出数据名称及维度 |
| float | classify_threshold | 0.5 | 分类模型阈值 |
| int32 | classify_resize_width | 64 | 分类调整宽度 |
| int32 | classify_resize_height | 64 | 分类调整高度 |
| float | scale | 0.01 | 规模参数 |
| float | mean_b | 69.06 | 平均b值 |
| float | mean_g | 66.58 | 平均g值 |
| float | mean_r | 66.56 | 平均r值 |
| bool | is_bgr | true | 判断是BGR还是RGB |
horizontal_model ClassifyParam：
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | name | horizontal_caffe | 模型名称，同models/下文件夹名 |
| string | framework | TensorRT | 模型推理框架 |
| string | ModelFile.proto_file | deploy.prototxt | 模型网络结构 |
| string | ModelFile.weight_file | baidu_iter_200000.caffemodel | 模型权重文件 |
| string | ModelBlob.inputs | data_org shap：[1,32,96,3] | 模型输入数据名称及维度 |
| int32 | ModelBlob.outputs | prob | 模型输出数据名称及维度 |
| float | classify_threshold | 0.5 | 分类模型阈值 |
| int32 | classify_resize_width | 96 | 分类调整宽度 |
| int32 | classify_resize_height | 32 | 分类调整高度 |
| float | scale | 0.01 | 规模参数 |
| float | mean_b | 69.06 | 平均b值 |
| float | mean_g | 66.58 | 平均g值 |
| float | mean_r | 66.56 | 平均r值 |
| bool | is_bgr | true | 判断是BGR还是RGB |
此模块配置文件位置：
组件配置文件： modules/perception/traffic_light_tracking/proto/traffic_light_tracking_component.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | PluginParam.name | SemanticReviser | 检测算法名称 |
| string | PluginParam.config_path | perception/traffic_light_tracking/data | 配置文件路径 |
| string | PluginParam.config_file | semantic.pb.txt | 配置文件名称 |
| string | traffic_light_output_channel_name | /apollo/perception/traffic_light | 检测结果输出通道 |
| string | v2x_trafficlights_input_channel_name | /apollo/v2x/traffic_light | v2x红绿灯信号输入通道 |
tracking配置文件： modules/perception/traffic_light_tracking/tracker/proto/semantic.proto
参数类型 参数名 默认值 含义 float revise_time_second 1.5 修改时间阈值 float blink_threshold_second 0.55 红绿灯闪烁阈值时间 int hysteretic_threshold_count 1 延迟阈值时间计数统计
| 模型 | 类型 | 模型下载地址 |
|---|---|---|
| horizontal_torch | Trafficlight_recognition | https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/perception_model/horizontal_torch.zip |
| quadrate_torch | Trafficlight_recognition | https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/perception_model/quadrate_torch.zip |
| vertical_torch | Trafficlight_recognition | https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/perception_model/vertical_torch.zip |
| horizontal_caffe | Trafficlight_recognition | https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/perception_model/horizontal_caffe.zip |
| quadrate_caffe | Trafficlight_recognition | https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/perception_model/quadrate_caffe.zip |
| vertical_caffe | Trafficlight_recognition | https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/perception_model/vertical_caffe.zip |
| tl_detection_caffe | Trafficlight_detection | https://apollo-pkg-beta.cdn.bcebos.com/perception_model/tl_detection_caffe.zip |
| 分类 | 包名 |
|---|---|
| perception | perception-traffic-light-region-proposal |
| perception | perception-traffic-light-detection |
| perception | perception-traffic-light-recognition |
| perception | perception-traffic-light-tracking |
毫米波模块主要负责读取毫米波雷达的驱动输出信息，对毫米波硬件输出的目标级数据进行处理，包括目标跟踪、ROI过滤等，输出跟踪后的目标级障碍物，可以单独输出也可以输入到多传感器融合模块。
| 模块 | 输入通道 | 输出通道 | 消息格式 |
|---|---|---|---|
| radar_detection | /apollo/sensor/radar/front | /apollo/perception/obstacles | apollo::perception::PerceptionObstacles |
参数
此模块配置文件位置：
算法基本配置： modules/perception/radar_detection/proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| double | max_match_distance | 2.5 | 匹配最大距离阈值 |
| double | bound_match_distance | 10.0 | 匹配边界阈值 |
| double | delay_time | 0.07 | 用于纠正目标的时间戳 |
| string | radar_name | radar_front | 毫米波雷达名称 |
| string | tf_child_frame_id | radar_front | 毫米波雷达名称 |
| double | radar_forward_distance | 200.0 | 毫米波雷达前向探测距离 |
| string | preprocessor_param.name | ContiArsPreprocessor | 预处理插件名 |
| string | preprocessor_param.config_path | perception/radar_detection/data | 预处理插件配置路径 |
| string | preprocessor_param.config_file | preprocessor.pb.txt | 预处理插件配置文件名 |
| string | perception_param.name | RadarObstaclePerception | 感知插件名 |
| string | perception_param.config_path | perception/radar_detection/data | 感知插件配置路径 |
| string | perception_param.config_path | radar_obstacle_perception.pb.txt | 感知插件配置文件名 |
| string | odometry_channel_name | /apollo/localization/pose | 定位通道名 |
| string | output_channel_name | /perception/inner/PrefusedObjects | 输出通道名 |
| string | detector_param.name | ContiArsDetector | 目标检测插件名 |
| string | roi_filter_param.name | HdmapRadarRoiFilter | ROI过滤插件名 |
| string | tracker_param.name | ContiArsTracker | 跟踪插件名 |
| string | tracker_param.config_path | perception/radar_detection/data | 跟踪插件配置路径 |
| string | tracker_param.config_file | conti_ars_tracker.pb.txt | 跟踪插件配置文件名 |
| double | tracking_time_window | 0.06 | 跟踪时间窗口 |
| string | matcher_param.name | HMMatcher | 匹配器插件名 |
| string | matcher_param.config_path | perception/radar_detection/data | 匹配器插件配置路径 |
| string | matcher_param.config_file | hm_matcher.pb.txt | 匹配器插件配置文件名 |
| string | chosen_filter | AdaptiveKalmanFilter | 过滤器名 |
| double | tracked_times_threshold | 3 | 跟踪时间阈值 |
| bool | use_filter | false | 是否使用过滤器 |
| 分类 | 包名 |
|---|---|
| perception | perception-radar-detection |
4D毫米波模块主要负责读取4D毫米波雷达的驱动输出信息，即4D毫米波雷达输出的点云数据。4D毫米波模块会对毫米波点云进行点云预处理，使用经典的点云3D目标检测模型PointPillars对目标进行检测，并通过ROI过滤和目标跟踪算法输出跟踪后的目标级障碍物，可以单独输出，也可以输入到多传感器融合模块。
| 模块 | 输入通道 | 输出通道 | 消息格式 |
|---|---|---|---|
| radar4d_detection | /apollo/sensor/oculii/PointCloud2 | /apollo/perception/obstacles | apollo::perception::PerceptionObstacles |
此模块配置文件位置：
算法基本配置： modules/perception/radar4d_detection/proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| double | rcs_offset | -35 | 毫米波雷达反射强度的偏置 |
| string | detector_param.name | Radar4dDetection | 目标检测器插件名 |
| string | detector_param.config_path | perception/radar4d_detection/data | 目标检测器配置路径 |
| string | detector_param.config_file | point_pillars_param.pb.txt | 目标检测器配置文件名 |
| string | roi_filter_param.name | HdmapRadarRoiFilter | ROI过滤器插件名 |
| string | multi_target_tracker_param.name | MrfEngine | 多目标跟踪器插件名 |
| string | multi_target_tracker_param.config_path | perception/radar4d_detection/data/tracking | 多目标跟踪器配置路径 |
| string | multi_target_tracker_param.config_file | mrf_engine.pb.txt | 多目标跟踪器配置文件名 |
| string | fusion_classifier_param.name | FusedClassifier | 目标分类器插件名 |
| string | fusion_classifier_param.config_path | perception/radar4d_detection/data/fused_classifier | 目标分类器配置路径 |
| string | fusion_classifier_param.config_file | fused_classifier.pb.txt | 目标分类器配置文件名 |
| bool | enable_roi_filter | true | 是否使用roi过滤器 |
| string | radar_name | radar_front | 4D毫米波名称 |
| string | tf_child_frame_id | radar_front | 4D毫米波名称 |
| double | radar_forward_distance | 200.0 | 毫米波最大探测距离 |
| string | preprocessor_param.name | RadarPreprocessor | 点云预处理插件名 |
| string | preprocessor_param.config_path | perception/radar4d_detection/data | 点云预处理配置路径 |
| string | preprocessor_param.config_file | preprocessor_config.pb.txt | 点云预处理配置文件名 |
| string | perception_param.name | RadarObstaclePerception | 目标检测模块插件名 |
| string | perception_param.config_path | perception/radar4d_detection/data | 目标检测模块配置文件路径 |
| string | perception_param.config_file | radar_obstacle_perception_config.pb.txt | 目标检测模块配置文件名 |
| string | odometry_channel_name | /apollo/localization/pose | 定位模块通道名 |
| string | output_channel_name | /perception/inner/PrefusedObjects | 4D毫米波模块输出通道名 |
| string | info.weight_file.file | radar_libtorch_all.zip | 目标检测网络参数文件名 |
| float | postprocess.score_threshold | 0.1 | 置信度阈值 |
| float | postprocess.nms_overlap_threshold | 0.01 | nms阈值 |
| int32 | postprocess.num_output_box_feature | 7 | 网络输出的特征数量 |
| int32 | preprocess.num_point_feature | 7 | 网络输入的点特征数量 |
| bool | preprocess.enable_fuse_frames | true | 是否使用多帧融合策略 |
| int32 | preprocess.num_fuse_frames | 5 | 融合帧数量 |
| double | preprocess.fuse_time_interval | 0.5 | 融合帧最大时间差 |
| bool | use_histogram_for_match | false | 是否使用直方图特征进行匹配 |
| bool | output_predict_objects | false | 是否输出预测的目标 |
| double | reserved_invisible_time | 2 | 最大不可见时间 |
| 分类 | 包名 |
|---|---|
| perception | perception-radar4d-detection |
激光雷达检测用于 3D 目标检测，它的输入是激光雷达点云，输出为检测到的物体的类型和坐标。
| 模块 | 输入通道 | 输出通道 | 消息格式 |
|---|---|---|---|
| lidar_detection | perception/lidar/pointcloud_ground_detection | /perception/lidar/detection | apollo::perception::onboard::LidarFrameMessage |
| lidar_detection_filter | /perception/lidar/detection | /perception/lidar/detection_filter | apollo::perception::onboard::LidarFrameMessage |
| lidar_tracking | /perception/lidar/detection_filter | /perception/inner/PrefusedObjects | apollo::perception::onboard::LidarFrameMessage, apollo::perception::onboard::SensorFrameMessage |
| pointcloud_ground_detection | /perception/lidar/pointcloud_map_based_roi | /perception/lidar/pointcloud_ground_detection | apollo::perception::onboard::LidarFrameMessage |
| pointcloud_map_based_roi | /perception/lidar/pointcloud_preprocess | /perception/lidar/pointcloud_map_based_roi | apollo::perception::onboard::LidarFrameMessage |
| pointcloud_preprocess | /apollo/sensor/velodyne64/compensator/PointCloud2 | /perception/lidar/pointcloud_preprocess | apollo::drivers::PointCloud, apollo::perception::onboard::LidarFrameMessage |
此模块配置文件路径：
ModelInfo配置，文件路径：modules/perception/common/proto/model_info.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | name | / | 模型名称，同models/下文件夹名 |
| string | framework | / | 模型推理框架 |
| string | ModelFile.proto_file | / | 模型网络结构 |
| string | ModelFile.weight_file | / | 模型权重文件 |
| string | ModelFile.anchors_file | / | anchor size |
| string | ModelBlob.inputs | / | 模型输入数据名称及维度 |
| int32 | ModelBlob.outputs | / | 模型输出数据名称及维度 |
PointCloudPreProcess：
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| int32 | gpu_id | 0 | GPU的id |
| double | normalizing_factor | 255 | 强度归一化的缩放因子 |
| int32 | num_point_feature | 4 | 每个点的特征数量 |
| bool | enable_ground_removal | false | 是否过滤掉地面点 |
| double | ground_removal_height | -1.5 | 过滤掉z值小于阈值的点 |
| bool | enable_downsample_beams | false | 是否根据beam id对点云进行过滤 |
| int32 | downsample_beams_factor | 4 | 保留beam id为downsample_beams_factor的倍数的点云 |
| bool | enable_downsample_pointcloud | false | 是否根据voxel过滤点云 |
| double | downsample_voxel_size_x | 0.01 | 过滤时voxel的x方向长度 |
| double | downsample_voxel_size_y | 0.01 | 过滤时voxel的y方向长度 |
| double | downsample_voxel_size_z | 0.01 | 过滤时voxel的z方向长度 |
| bool | enable_fuse_frames | false | 是否融合多帧点云 |
| int32 | num_fuse_frames | 5 | 融合点云的帧数 |
| double | fuse_time_interval | 0.5 | 融合点云的时间间隔 |
| bool | enable_shuffle_points | false | 是否打乱点云索引 |
| int32 | max_num_points | 2147483647 | 允许的最大点云数量 |
| bool | reproduce_result_mode | false | 是否开启复现结果模式 |
| bool | enable_roi_outside_removal | false | 是否在输入模型之前将roi外的点云进行过滤 |
PointCloudPostProcess
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| float | score_threshold | 0.5 | 置信度阈值 |
| float | nms_overlap_threshold | 0.5 | NMS的iou阈值 |
| int32 | num_output_box_feature | 7 | 输出障碍物的属性个数 |
| float | bottom_enlarge_height | 0.25 | 获取目标真实点云时向上扩充的范围 |
| float | top_enlarge_height | 0.25 | 获取目标真实点云时向下扩充的范围 |
| float | width_enlarge_value | 0 | 获取目标真实点云时宽度扩充的范围 |
| float | length_enlarge_value | 0 | 获取目标真实点云时长度扩充的范围 |
cnnseg配置
modules/perception/lidar_detection/detector/cnn_segmentation/proto/model_param.proto
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 | |
|---|---|---|---|---|
| ModelInfo | info | / | 模型基本配置 | |
| FeatureParam | float | point_cloud_range | 90 | 点云范围 |
| uint32 | width | 864 | BEV宽度 | |
| uint32 | height | 864 | BEV高度 | |
| float | min_height | -5.0 | 点云z值最小值 | |
| float | max_height | 5.0 | 点云z值最大值 | |
| bool | use_intensity_feature | true | 是否使用强度特征 | |
| bool | use_constant_feature | false | 是否使用常数特征 | |
| bool | do_classification | true | 是否预测分类信息 | |
| bool | do_heading | true | 是否预测朝向角信息 | |
| PointCloudPreProcess | preprocess | / | 预处理信息 | |
| SppEngineConfig | float | height_gap | 0.5 | 高度差距 |
| bool | remove_ground_points | true | 是否过滤掉障碍物中的地面点 | |
| float | objectness_thresh | 0.5 | objectness的阈值 | |
| float | confidence_thresh | 0.1 | confidence的阈值 | |
| float | height_thresh | 0.5 | 高度阈值 | |
| uint32 | min_pts_num | 3 | 目标最少点数 | |
| float | confidence_range | 85 | 置信度范围 | |
| bool | fill_recall_with_segmentor | true | 是否使用背景分割 |
centerpoint配置：
modules/perception/lidar_detection/data/center_point_param.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| ModelInfo | info | / | 模型通用配置 |
| PointCloudPreProcess | preprocess | / | 预处理 |
| PointCloudPostProcess | postprocess | / | 后处理 |
| int32 | point2box_max_num | 5 | 每个点最多可以属于多少个box |
| float | quantize | 0.2 | 将尺寸量化为quantize的倍数 |
| 分类 | 包名 |
|---|---|
| perception | perception-lidar-detection |
background_filter配置：
modules/perception/lidar_detection_filter/data/background_filter.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| float | outside_roi_filter_distance | 1.0 | 在车道线之外的距离阈值 |
roi_boundary_filter配置：
modules/perception/lidar_detection_filter/data/roi_boundary_filter.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| float | distance_to_boundary_threshold | 2.5 | 障碍物在车道线外时，距离车道线边界的阈值，大于该阈值则被删除 |
| float | confidence_threshold | 0.0 | 目标置信度阈值 |
| float | cross_roi_threshold | 0.6 | 目标是否在roi交界处的阈值 |
| float | inside_threshold | -1.0 | 障碍物在车道线内时，距离车道线边界的阈值，小于该阈值则被删除 |
| 分类 | 包名 |
|---|---|
| perception | perception-lidar-detection-filter |
hdmap_roi_filter配置：
modules/perception/pointcloud_map_based_roi/data/hdmap_roi_filter.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| float | range | 120.0 | 基于LiDAR传感器点的2D网格ROI LUT的图层范围 |
| float | cell_size | 0.25 | 用于量化2D网格的单元格的大小。 |
| float | extend_dist | 2.5 | 从多边形边界扩展ROI的距离。 |
| bool | no_edge_table | false | 是否有edge table |
| bool | set_roi_service | true | 是否设置ROI Service |
map_manager配置：
modules/perception/pointcloud_map_based_roi/data/map_manager.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| bool | update_pose | false | 是否更新lidar到世界坐标系的位姿 |
| float | roi_search_distance | 120.0 | ROI搜索的范围 |
| 分类 | 包名 |
|---|---|
| perception | perception-pointcloud-map-based-roi |
pointcloud_preprocessor配置：
modules/perception/pointcloud_preprocess/data/pointcloud_preprocessor.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| bool | filter_naninf_points | true | 是否过滤nan点 |
| bool | filter_nearby_box_points | false | 是否过滤nearby box的点 |
| float | box_forward_x | 0 | 主车imu到右侧宽度 |
| float | box_backward_x | 0 | 主车imu到左侧宽度 |
| float | box_forward_y | 0 | 主车imu到前方距离度 |
| float | box_backward_y | 0 | 主车imu到后方距离 |
| bool | filter_high_z_points | false | 是否过滤高度方向的z坐标 |
| float | z_threshold | 5 | 高度过滤阈值 |
| 分类 | 包名 |
|---|---|
| perception | perception-pointcloud-preprocess |
spatio_temporal_ground_detector配置文件：
modules/perception/pointcloud_ground_detection/data/spatio_temporal_ground_detector.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| uint32 | grid_size | 16 | 网格size |
| float | ground_thres | 0.25 | 网格阈值 |
| float | roi_rad_x | 120.0 | x方向roi radius |
| float | roi_rad_y | 120.0 | y方向roi radius |
| float | roi_rad_z | 100.0 | z反向roi radius |
| uint32 | nr_smooth_iter | 5 | smooth迭代次数 |
| bool | use_roi | true | 是否用roi内的点云 |
| bool | use_ground_service | true | 是否用ground service |
ground_service_detector配置文件：
modules/perception/pointcloud_ground_detection/data/ground_service_detector.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| double | ground_threshold | 0.25 | 地面分割阈值 |
| 分类 | 包名 |
|---|---|
| perception | perception-pointcloud-ground-detection |
fused_classifier配置文件：
modules/perception/lidar_tracking/data/fused_classifier/fused_classifier.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| float | temporal_window | 20.0 | 时间窗口 |
| bool | enable_temporal_fusion | true | 是否开启时间融合 |
| string | one_shot_fusion_method | CCRFOneShotTypeFusion | one shot fusion方法 |
| string | sequence_fusion_method | CCRFSequenceTypeFusion | sequence fusion方法 |
| bool | use_tracked_objects | true | 是否使用跟踪的目标 |
ccrf_type_fusion配置文件：
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | classifiers_property_file_path | null | 分类属性文件路径 |
| string | transition_property_file_path | null | 转移属性文件路径 |
| float | transition_matrix_alpha | 1.8 | 转移矩阵alpha参数 |
mlf_engine配置文件：
modules/perception/lidar_tracking/data/tracking/mlf_engine.pb.txt
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | main_sensor | / | 主传感器 |
| bool | use_histogram_for_match | true | 是否用histogram用来做匹配 |
| uint32 | histogram_bin_size | 10 | histogram的大小 |
| bool | output_predict_objects | false | 是否输出预测目标 |
| double | reserved_invisible_time | 0.2 | 保留不可见时间 |
| bool | use_frame_timestamp | false | 是否用frame时间戳 |
mlf_track_object_matcher配置文件：
modules/perception/lidar_tracking/data/tracking/mlf_track_object_matcher.conf
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | foreground_mathcer_method | MultiHmBipartiteGraphMatcher | 前景目标匹配方法 |
| string | background_matcher_method | GnnBipartiteGraphMatcher | 背景目标匹配方法 |
| float | bound_value | 100.0 | 边界值 |
| float | max_match_distance | 4.0 | 最大匹配距离 |
mlf_track_object_distance配置文件：
modules/perception/lidar_tracking/data/tracking/mlf_track_object_distance.conf
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | sensor_name_pair | null | 传感器名称pair |
| float | location_dist_weight | 0 | 位置距离权重 |
| float | direction_dist_weight | 0 | 方向距离权重 |
| float | bbox_size_dist_weight | 0 | bbox大小距离权重 |
| float | point_num_dist_weight | 0 | 目标点云数量距离权重 |
| float | histogram_dist_weight | 0 | 统计直方图距离权重 |
| float | centroid_shift_dist_weight | 0 | 中心点偏移距离权重 |
| float | bbox_iou_dist_weight | 0 | bbox iou距离权重 |
| float | semantic_map_dist_weight | 0 | 语义图距离权重 |
mlf_tracker配置文件：
modules/perception/lidar_tracking/data/tracking/mlf_tracker.conf
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| string | filter_name | / | filter名称 |
mlf_motion_filter配置文件：
modules/perception/lidar_tracking/data/tracking/mlf_motion_filter.conf
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| bool | use_adaptive | true | 是否用自适应方法 |
| bool | use_breakdown | true | 是否使用breakdown |
| bool | use_convergence_boostup | true | 是否用收敛启动 |
| double | init_velocity_variance | 5.0 | 速度方差初始参数 |
| double | init_acceleration_variance | 10.0 | 加速度方差初始参数 |
| double | measured_velocity_variance | 0.4 | 速度方差测量参数 |
| double | predict_variance_per_sqrsec | 1.0 | 预测方差参数 |
| uint32 | boostup_history_size_minimum | 3 | 历史最小值初始化参数 |
| uint32 | boostup_history_size_maximum | 6 | 历史最大值初始化参数 |
| double | converged_confidence_minimum | 0.5 | 最小收敛置信度参数 |
| double | noise_maximum | 0.1 | 最大噪声参数 |
| double | trust_orientation_range | 40 | 方向范围信任参数 |
mlf_motion_refiner配置文件：
modules/perception/lidar_tracking/data/tracking/mlf_motion_refiner.conf
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| double | claping_acceleration_threshold | 10.0 | 加速度截断阈值 |
| double | claping_speed_threshold | 1.0 | 速度截断阈值 |
mlf_shape_filter配置文件：
modules/perception/lidar_tracking/data/tracking/mlf_shape_filter.conf
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| double | bottom_points_ignore_threshold | 0.1 | 底部点云忽略阈值 |
| double | top_points_ignore_threshold | 1.6 | 顶部点云忽略阈值 |
| 分类 | 包名 |
|---|---|
| perception | perception-lidar-tracking |
融合模块是Apollo自动驾驶系统的重要组成部分，本质为多源数据下的多目标跟踪问题，将车端搭载的多种传感器的障碍物检测跟踪结果作为观测，再次进行跟踪和融合，并将最终的障碍物检测跟踪结果输出。融合模块弥补了单一传感器的FOV缺陷，有效结合了不同传感器的优点特性，提供了更高精度和信息更为丰富的障碍物感知结果。 融合模块大体分为以下几步：
| 通道名称 | 消息格式 | 备注 | |
|---|---|---|---|
| 输入通道 | /perception/inner/PrefusedObjects | 感知common中定义的SensorFrameMessage类 | 每个传感器通过消息里的sensor_name区分 |
| 输出通道 | /apollo/perception/obstacles | PerceptionObstacles | 对外发布 |
| 输出通道 | /perception/inner/visualization/FusedObjects | 感知common中定义的SensorFrameMessage类 | 用于后续的可视化，暂时没用 |
融合模块算法配置文件为 multi_sensor_fusion/conf/multi_sensor_fusion_config.pb.txt ， 各参数含义如下
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| PluginParam | fusion_param | / | 融合模块使用的融合方法名称和配置路径 |
| bool | object_in_roi_check | true | 是否进行障碍物在roi区域内的检查（实际未使用） |
| double | radius_for_roi_object_check | 120 | 以主车为原点，读取高精地图ROI区域的搜索半径（实际未使用） |
| string | output_obstacles_channel_name | /apollo/perception/obstacles | 融合模块最终对外发布输出的通道名称 |
| string | output_viz_fused_content_channel_name | /perception/inner/visualization/FusedObjects | 融合模块用于后续可视化的通道名称（未使用） |
根据 fusion_param 获取到的方法名称为 ProbabilisticFusion ， 配置文件 probablistic_fusion.pb.txt 各参数含义如下
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| bool | use_lidar | true | 是否使用激光雷达检测跟踪结果 |
| bool | use_radar | true | 是否使用毫米波雷达检测跟踪结果 |
| bool | use_camera | true | 是否使用相机检测跟踪结果 |
| PluginParam | track_param | / | 定义历史track的名称和配置文件路径 |
| PluginParam | data_association_param | HMTrackersObjectsAssociation | 使用的数据关联算法名称【没有相关配置文件】 |
| PluginParam | gatekeeper_param | / | 定义门限条件判断的名称和配置文件路径 |
| string | prohibition_sensors | radar_front | repeated字段，可指定多个；不允许该传感器新建历史track |
| double | max_lidar_invisible_period | 0.25 | 超过特定时间没有更新就删除激光雷达观测 |
| double | max_radar_invisible_period | 0.50 | 超过特定时间没有更新就删除毫米波雷达观测 |
| double | max_camera_invisible_period | 0.75 | 超过特定时间没有更新就删除相机观测 |
| int | max_cached_frame_num | 50 |
根据 track_param 获取到的方法名称为 PbfTrack ， 配置文件 pbf_tracker.pb.txt 各参数含义如下
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| PluginParam | type_fusion_param | / | 类别融合方法名称和配置文件路径 |
| PluginParam | motion_fusion_param | KalmanMotionFusion | 运动融合（含速度、加速度信息）方法名称 |
| PluginParam | shape_fusion_param | PbfShapeFusion | 形状融合（含尺寸、方向、polygon、中心点）方法名称 |
| PluginParam | existance_fusion_params | / | 存在概率融合方法名称和配置文件路径 |
根据 type_fusion_param 获取到的方法名称为 DstTypeFusion ， 配置文件 dst_type_fusion.pb.txt 各参数含义如下
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| CameraDstTypeFusionParam | camera_params::name | 两个相机名称为front_6mm和front_12mm | 相机的sensor_name |
| camera_params::valid_dist | 6/12mm分别对应110m和150m | lidar/radar向相机投影设置的最大距离，超过此值，距离得分会减小 | |
| camera_params::reliability | 6/12mm分别对应0.95和0.5 | 历史track匹配上时，单帧检测概率分布的置信度权重 | |
| camera_params::reliability_for_unknown | 6/12mm分别对应0.2和0.2 | 未匹配上时，预测的单帧检测概率分布的置信度权重 | |
| LidarDstTypeFusionParam | lidar_params::name | 激光雷达名称为velodyne64 | 激光雷达的sensor_name |
| lidar_params::reliability | 0.5 | 历史track匹配上时，单帧检测概率分布的置信度权重 | |
| lidar_params::reliability_for_unknown | 0.5 | 未匹配上时，预测的单帧检测概率分布的置信度权重 |
根据 existance_fusion_params 获取到的方法名称为 DstExistanceFusion ， 配置文件 dst_existance_fusion.pb.txt 各参数含义如下
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| double | track_object_max_match_distance | 4.0 | 在相机匹配到历史track时，根据匹配距离与该值的比例赋值DST属性概率 |
| CameraValidDist | camera_valid_dist::camera_name | 两个相机名称为front_6mm和front_12mm | 相机的sensor_name |
| camera_valid_dist::valid_dist | 6/12mm分别对应110m和150m | lidar/radar向相机投影设置的最大距离，超过此值，距离得分会减小 |
根据 gatekeeper_param 获取到的方法名称为 PbfGatekeeper ， 配置文件 pbf_gatekeeper.pb.txt 各参数含义如下
| 参数类型 | 参数名 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|---|
| bool | publish_if_has_lidar | true | 有激光雷达检测是否输出 |
| bool | publish_if_has_radar | true | 有毫米波雷达检测是否输出 |
| bool | publish_if_has_camera | true | 有相机雷达检测是否输出 |
| bool | use_camera_3d | true | 是否使用相机的3d信息 |
| double | min_radar_confident_distance | 40 | 毫米波检测可信的最小检测距离 |
| double | max_radar_confident_angle | 20 | 毫米波检测可信的最大检测角度 |
| double | min_camera_publish_distance | 50 | 非锥桶条件下，相机的最小输出距离 |
| double | invisible_period_threshold | 0.001 | 【没有使用】 |
| double | toic_threshold | 0.8 | 该track的toic置信度阈值 |
| bool | use_track_time_pub_strategy | true | 是否使用跟踪时间的输出策略 |
| int | pub_track_time_thresh | 3 | 跟踪帧数小于该值，不输出 |
| double | existance_threshold | 0.7 | 在锥桶或者相机超过最小输出距离的前提下，该track存在概率大于该值才可输出 |
| double | radar_existance_threshold | 0.9 | 后毫米波雷达，该track存在概率大于该值才可输出 |
| 包名 |
|---|
| perception-multi-sensor-fusion |
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