從去年百度Apollo的6.0版本開始，智東西公開課就開始聯合百度Apollo開發者社區策劃推出系列專場，先后對Apollo中的激光雷達感知、仿真可視化、高精定位、融合定位等技術進行了全面講解。錯過直播的朋友可以點擊文章底部“閱讀原文”進行回看。
12月30日，百度Apollo 7.0公開課上線開講。本次公開課將聚焦無人駕駛系統核心模塊之一的預測引擎進行講解，由百度高級研發工程師大絮主講，主題為《Apollo7.0 預測技術解析》。
作為無人駕駛系統的核心模塊之一，預測模塊承接了上游高精度地圖、感知、定位等模塊，預測所有障礙物未來的軌跡，同時輸出給下游的規劃模快。預測算法的優劣會直接影響規劃軌跡的安全性和舒適性，在無人駕駛中發揮了至關重要的作用。
在百度 Apollo 自動駕駛開放平臺中，預測模塊包含了容器、評估器等核心子模塊。想要了解Apollo預測模塊，首先要了解預測模塊的整體流程。預測模塊包括以下3大主流程：消息主流程、數據主流程和代碼主流程。
（1）消息主流程，也就是說預測模塊接收什么消息，輸出什么消息。在無人駕駛系統中，預測模塊接收感知到的障礙物消息，然后結合自身的位置和規劃信息，輸出的結果是障礙物未來一小段時間的預測軌跡。
（2）數據主流程的作用主要是為了幫助訓練，例如在線無人車預測的數據，可以保存下來給離線使用。同時在調試的時候也可以通過跑離線任務來定位問題。
（3）代碼主流程，預測模塊的代碼相對比較簡單。主要是通過評估器和預測器來輸出最后的預測結果，其中不同的障礙物類型對應不同的評估器和預測器。
為了更好的預測障礙物軌跡，往往需要考慮周圍的環境信息、車輛的歷史軌跡、以及與其他車輛的交互等。在本次公開課中，大絮老師將從Apollo 7.0 預測模塊的整體流程出發， 全面講解其中的環境信息編碼、軌跡生成器、被預測障礙車與主車的交互等內容。
百度 Apollo 7.0公開課將在智東西公開課知識店鋪上以視頻直播的形式進行。本次公開課由主講、問答兩個環節構成。針對本次公開課，也組建了專屬交流群，主講人大絮老師將加入，歡迎大家申請。
公開課信息
主 題
《Apollo 7.0 預測技術解析》
提 綱
1、預測模塊的整體流程
2、環境信息的編碼
3、軌跡生成器
4、被預測障礙車與主車的交互
主 講 人
大絮， 百度高級研發工程師，負責預測、規劃相關工作，熟悉深度學習方向。
直 播 信 息
直播時間：12月30日19:00
直播地點：智東西公開課知識店鋪
