Apollo之怎么在预测模块中添加新评估器
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简介
评估器通过应用预训练的深度学习模型生成特征(来自障碍物和当前车辆的原始信息)以获得模型输出。
添加评估器的步骤
请按照下面的步骤添加名称为NewEvaluator
的评估器:
在proto中添加一个字段
声明一个从
Evaluator
类继承的类NewEvaluator
实现类
NewEvaluator
更新预测配置
更新评估器管理
下面让我们用上面的方法来添加新的评估器。
一、声明一个从Evaluator
类继承的类
NewEvaluator
modules/prediction/evaluator/vehicle
目录下新建文件new_evaluator.h
。声明如下:
#include "modules/prediction/evaluator/evaluator.h" namespace apollo { namespace prediction { class NewEvaluator : public Evaluator { public: NewEvaluator(); virtual ~NewEvaluator(); void Evaluate(Obstacle* obstacle_ptr) override; // Other useful functions and fields. }; } // namespace prediction } // namespace apollo
二、实现类 NewEvaluator
在new_evaluator.h
所在目录下新建文件new_evaluator.cc
。实现如下:
#include "modules/prediction/evaluator/vehicle/new_evaluator.h" namespace apollo { namespace prediction { NewEvaluator::NewEvaluator() { // Implement } NewEvaluator::~NewEvaluator() { // Implement } NewEvaluator::Evaluate(Obstacle* obstacle_ptr)() { // Extract features // Compute new_output by applying pre-trained model } // Other functions } // namespace prediction } // namespace apollo
三、在proto中添加新评估器
在prediction_conf.proto
中添加新评估器类型:
enum EvaluatorType { MLP_EVALUATOR = 0; NEW_EVALUATOR = 1; }
四、更新prediction_conf文件
在modules/prediction/conf/prediction_conf.pb.txt
中,按照如下方式更新字段evaluator_type
:
obstacle_conf { obstacle_type: VEHICLE obstacle_status: ON_LANE evaluator_type: NEW_EVALUATOR predictor_type: NEW_PREDICTOR }
五、更新评估器管理
按照如下方式更新CreateEvluator( ... ):
case ObstacleConf::NEW_EVALUATOR: { evaluator_ptr.reset(new NewEvaluator()); break; }
按照如下方式更新RegisterEvaluators():
RegisterEvaluator(ObstacleConf::NEW_EVALUATOR);
完成上述步骤后,新评估器便创建成功了。
添加新特性
如果你想添加新特性,请按照如下的步骤进行操作:
在proto中添加一个字段
假设新的评估结果名称是new_output
且类型是int32
。如果输出直接与障碍物相关,可以将它添加到modules/prediction/proto/feature.proto
中,如下所示:
message Feature { // Other existing features optional int32 new_output = 1000; }
如果输出与车道相关,请将其添加到modules/prediction/proto/lane_graph.proto
中,如下所示:
message LaneSequence { // Other existing features optional int32 new_output = 1000; }
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