apollo怎么在预测模块中添加新的评估器
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简介
评估器使用预训练的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NewEvaluator的评估器：
在proto中新增一个文件
以继承Evaluator类的方式定义一个新类NewEvaluator
实现NewEvaluator类
更新预测配置文件
更新评估管理器
定义一个继承Evaluator的新类
在modules/prediction/evaluator/vehicle文件夹下创建文件new_evaluator.h
文件内容如下：
#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实现新定义的类NewEvaluator
在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 "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在proto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 {
MLP_EVALUATOR = 0;
NEW_EVALUATOR = 1;
}更新预测配置文件
在配置文件modules/prediction/conf/prediction_conf.pb.txt中，更新evaluator_typ域，具体如下所示：
obstacle_conf {
obstacle_type: VEHICLE
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(new NewEvaluator());
break;
}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proto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。
如果输出直接与障碍物相关，请参考以下代码在modules/prediction/proto/feature.proto文件中增加新的域：
message Feature {
// Other existing features
optional int32 new_output = 1000;
}如果输出与车道序列相关，请参考以下代码在modules/prediction/proto/lane_graph.proto文件中增加新的域：
message LaneSequence {
// Other existing features
optional int32 new_output = 1000;
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