阿波罗怎么在预测模块中添加新的评估器

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简介

<强>评估器使用预训练的<>强深度学习模型生成特征(来自障碍物和自车的原始信息)以获得<强>模型输出。

新增评估器的步骤

请参照以下步骤新增一个名为<强> NewEvaluator 的评估器:

<李>

在原型中新增一个文件

<李>

以继承评估者类的方式定义一个新类NewEvaluator

<李>

实现NewEvaluator类

<李>

更新预测配置文件

<李>

更新评估管理器

定义一个继承评估者的新类

在模块/预测/评估者/车辆文件夹下创建文件new_evaluator.h

文件内容如下:

 # include “模块/预测/评估者/evaluator.h"
　　
　　namespace  apollo  {
　　namespace  prediction  {
　　
　　class  NewEvaluator : public  Evaluator  {
　　公众:
　　NewEvaluator ();
　　virtual  ~ NewEvaluator ();
　　void 评估(障碍*,obstacle_ptr),覆盖;//,Other  useful  functions 以及字段。
　　};
　　
　　},,//namespace 预测
　　},,//,namespace 阿波罗

实现新定义的类NewEvaluator

在<强>相同文件夹下创建一个名为new_evaluator.cc的文件,实现新定义的类。新类的实现方法如下所示:

 # include “模块/预测/评估者/汽车/new_evaluator.h"
　　
　　namespace  apollo  {
　　namespace  prediction  {
　　
　　NewEvaluator: NewEvaluator (), {//实现
　　}
　　
　　NewEvaluator:: ~ NewEvaluator (), {//实现
　　}
　　
　　NewEvaluator:评估(障碍*,obstacle_ptr) (), {//Extract 特性//,Compute  new_output  by  applying  pre-trained 模型
　　}//Other 功能
　　
　　},,//namespace 预测
　　},,//,namespace 阿波罗

在原型中新增一个评估器

在文件prediction_conf.proto中增加一个类型来表示新增的评估器,如下所示:

 enum  EvaluatorType  {
　　时间=MLP_EVALUATOR  0;
　　时间=NEW_EVALUATOR  1;
　　}

更新预测配置文件

在配置文件模块/预测/conf/prediction_conf.pb.txt中,更新evaluator_typ域,具体如下所示:

 obstacle_conf  {
　　obstacle_type:车辆
　　obstacle_status: ON_LANE
　　evaluator_type: NEW_EVALUATOR
　　predictor_type: NEW_PREDICTOR
　　}

更新评估配置器

按照下面的代码示例更新函数CreateEvluator (…):

 case  ObstacleConf: NEW_EVALUATOR:, {
　　evaluator_ptr.reset才能(new  NewEvaluator ());
　　打破才能;
　　}

按照下面的代码示例更新函数RegisterEvaluators ():

 RegisterEvaluator (ObstacleConf:: NEW_EVALUATOR); 

完成上述步骤之后,即表示<强>创建了新的评估器。

增加新属性

如果您想增加新的属性,请参照以下说明:

在原型文件中新增一个域

假设新的评估输出结果为new_output并且其类型为int32。

如果输出直接与<强>障碍物相关,请参考以下代码在模块/预测/原型/feature.proto文件中增加新的域:

 message  Feature  {//,Other  existing 特性
　　时间=optional  int32  new_output  1000;
　　}

如果输出与<强>车道序列相关,请参考以下代码在模块/预测/原型/lane_graph.proto文件中增加新的域:

 message  LaneSequence  {//,Other  existing 特性
　　时间=optional  int32  new_output  1000;
　　}

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