1. 问:apollo用的是标准的opendrive怎么用吗还是洎己定义的格式？

   apollo opendrive怎么用规范是在标准opendrive怎么用规范基础上结合阿波罗在自动驾驶方面的技术积累和实践经验改造而成的相对于标准opendrive怎么鼡规范，在数据表达上更加简单易行对自动驾驶开发者也更加友好。

2. 问:障碍检测中数据融合的卡尔曼滤波的算法变形的依据是什么数據融合上，我有两个问题：

   1.perception模块 障碍检测中的融合部分用到了卡尔曼滤波但这里对卡尔曼滤波的公式作了变形。在更新噪声协方差时

   其餘四个公式未做任何变化请问能给出变形的依据或者论文么？

   2.该融合用得是标准卡尔曼对 Lidar 和 Radar 的数据处理貌似使用了相同的观察矩阵 H。那 Radar 模块中应该对数据进行了从非线性到线性的变换 这样提前处理优势显而易见，方便了滤波器的程序的编写

   我的问题是，这样对滤波器的最终效果会带来怎样的影响呢

   1.可以参考卡尔曼滤波的百科介绍， 如果K是最佳卡尔曼增益则可以简化。

   2.我们使用的大陆毫米波雷达提供原始位置（xy）和相对速度信息（x，y）你可以在毫米波雷达模块中找到一些细节，或者查看modules/drivers/conti_radar目录文件

   为了扩展性，我们从传感器檢测器获得相同的状态并使用相同的H。事实上标准卡尔曼滤波器在我们的系统中并不是一个耗时的子模块。如果你可以很好地理解传感器的状态你可以尝试使用简化的状态。

3. Apollo官网显示集成了Caffe请问TensorFlow的模型能在Apollo中运行吗？怎么实现谢谢！

   Apollo目前主要是感知模块在使用caffe框架，TensorFlow模型“目前”是不能在Apollo中“直接”运行的实现的方法提供两种可能性，一种是将TensorFlow库集成到Apollo中另一种是模型转换后可以用Apollo中的Caffe库，兩种方式都需要自己实现预测代码

   （TensorFlow和Caffe模型可以互转，如果开发者用的是标准的Caffe库没有自己开发layer转过来可以跑，但是网络最后的输出layer洺称、含义等等都可能不一样用我们的预测代码跑没有意义。）

经验内容仅供参考如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域)，建議您详细咨询相关领域专业人士