自动驾驶开发者说|框架|如何理解Apollo感知模块的配置文件？

汽车制造业算法研发工程师

引言

学习百度Apollo框架是入门自动驾驶技术较为有效的途径之一。在所有模块中，感知模块最为复杂，大量的代码和配置文件让众多初学者望而却步，我在学习的过程中有很大的收货，总结记录一下，希望能帮助到更多想要入门自动驾驶的同学。这篇文章主要分析Apollo感知模块配置文件的层次结构和所承担的作用。

启动文件--dag文件

dag文件中配置需要启动的模块的库文件路径和目录，components配置需要初始化类的类名和相关的配置文件。

位置： /apollo/modules/perception/production/dag/dag_streaming_perception_camera.dag

module_config {
  module_library : "/apollo/bazel-bin/modules/perception/onboard/component/libperception_component_camera.so"
  components {
    class_name : "FusionCameraDetectionComponent"
    config {
      name: "FusionCameraComponent"
      config_file_path: "/apollo/modules/perception/production/conf/perception/camera/fusion_camera_detection_component.pb.txt"
      flag_file_path: "/apollo/modules/perception/production/conf/perception/perception_common.flag"
    }
  }
}

感知硬件/算法/使能的配置文件fusion_camera_detection_component.pb.txt

在dag文件中的config_file_path定义，是感知模块算法运行的核心配置文件，主要的内容包括配置消息接收和发送的channel;定义所使用的传感器，所用的算法和一些使能选项等。

位置：

/apollo/modules/perception/production/conf/perception/camera/fusion_camera_detection_component.pb.txt

camera_names: "front_6mm,front_12mm" #传感器
input_camera_channel_names : "/apollo/sensor/camera/front_6mm/image,/apollo/sensor/camera/front_12mm/image"
timestamp_offset : 0.0   #时间戳偏差
camera_obstacle_perception_conf_dir : "/apollo/modules/perception/production/conf/perception/camera" #模型相关的配置文件位置
camera_obstacle_perception_conf_file : "obstacle.pt"  #算法模型相关的配置
frame_capacity : 20  
image_channel_num : 3
enable_undistortion : false
enable_visualization : false
output_final_obstacles : false
output_obstacles_channel_name : "/perception/obstacles"
camera_perception_viz_message_channel_name : "/perception/inner/camera_viz_msg"
prefused_channel_name : "/perception/inner/PrefusedObjects"
default_camera_pitch : 0.0
default_camera_height : 1.5
lane_calibration_working_sensor_name : "front_6mm"
calibrator_method : "LaneLineCalibrator"
calib_service_name : "OnlineCalibrationService"
run_calib_service : true
output_camera_debug_msg : false
camera_debug_channel_name : "/perception/camera_debug"
ts_diff : 0.1
visual_debug_folder : "/apollo/debug_output"
visual_camera : "front_6mm"
write_visual_img : false
enable_cipv : true
debug_level : 0
cipv : "Cipv"

不同硬件类实例化配置文件

感知模块设计障碍物目标检测，多目标跟踪，车道线检测等多个算法。此外多个硬件需要对类进行多次实例化。

位置：/apollo/modules/perception/production/conf/perception/camera/obstacle.pt

gpu_id : 0
detector_param {
  plugin_param{
    name : "YoloObstacleDetector"
    root_dir : "/apollo/modules/perception/production/data/perception/camera/models/yolo_obstacle_detector"
    config_file : "config.pt"
  }
  camera_name : "front_6mm"
  #camera_name : "spherical_left_forward"
}
detector_param {
  plugin_param{
    name : "YoloObstacleDetector"
    root_dir : "/apollo/modules/perception/production/data/perception/camera/models/yolo_obstacle_detector"
    config_file : "config.pt"
  }
  camera_name : "front_12mm"
}

tracker_param {
  plugin_param{
    name : "OMTObstacleTracker"
    root_dir : "/apollo/modules/perception/production/data/perception/camera/models/omt_obstacle_tracker"
    config_file : "config.pt"
  }
}

算法参数的配置文件config.pt

主要配置算法模型的一些参数，包括anchors box的尺寸文件等。还有一些神经网络相关的文件配置。

位置：

/apollo/modules/perception/production/data/perception/camera/models/yolo_obstacle_detector/config.pt

model_param {
  model_name: "./3d-r4-half"
  model_type: "RTNetInt8"
  weight_file: "deploy.model"
  proto_file: "deploy.pt"
  anchors_file: "anchors.txt"
  types_file: "types.txt"
  calibratetable_root: "./3d-r4-half"
  confidence_threshold: 0.4
  offset_ratio: 0.288889
  cropped_ratio: 0.711111
  resized_width: 1440
  aligned_pixel: 32
  min_2d_height: 10
  min_3d_height: 0.1
  ori_cycle: 2
  with_box3d: true
  light_swt_conf_threshold: 0
  light_vis_conf_threshold: 0
  with_lights: true
  with_ratios: false
  # num_areas: 4
  border_ratio: 0.01
}
net_param {
  det1_loc_blob: "loc_pred"
  det1_obj_blob: "obj_pred"
  det1_cls_blob: "cls_pred"
  det1_ori_blob: "ori_pred"
  det1_dim_blob: "dim_pred"
  input_blob: "data"
  feat_blob: "conv3_3"
}
nms_param {
  type: "NormalNMS"
  threshold: 0.5
  sigma: 0.4
  inter_cls_nms_thresh: 0.6
}