百度的增强现实自动驾驶仿真系统
百度开发了一个增强现实的全新自动驾驶系统，利用激光雷达和相机扫描得到的街景图像合成仿真环境。这一研究论文刊登在 3 月 27 日的《Science》子刊「Science Robotics」上。链接为链接：http://robotics.sciencemag.org/content/4/28/eaaw0863
生成仿真系统模拟器的最常见方法是结合计算机图形、物理建模和机器人运动规划技术来构建一个合成环境，然后在该环境中对运动的车辆进行动画制作和渲染。百度在文中介绍了一种数据驱动的端到端自动驾驶仿真方法：增强现实的自动驾驶仿真系统 AADS。该方法通过模拟交通流来增强现实世界图像，进而创建逼真的、媲美现实世界渲染的仿真场景；这有别于传统的自动驾驶仿真环境都是根据游戏引擎或高保真计算机图形创建。
基于 AADS 系统，百度同时发布了两大公开数据集，即 ApolloCar3D 和 TrafficPredict。这两个数据集是百度ApolloScape 开源项目的一部分，其中 ApolloCar3D 数据集包括超过六万车辆的实例，配有高质量的三维 CAD 模型和语义关键点。TrafficPredict 是一个包括 1000 公里的运动物体的轨迹数据集，包括时间戳，车辆 ID，类别，位置，速度，朝向等信息。
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- 原文链接：https://kuaibao.qq.com/s/20190331A0BSBY00?refer=cp_1026
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