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如何基于Orion开发定制化的自动驾驶决策模块？

2025-08-25

1.2 K

二次开发的三层扩展框架

Orion提供从快速微调到深度定制的开发路径：

策略层定制：修改adzoo/orion/policies/中的DRL规则（需重写get_action方法）
模型层扩展：通过hooks机制添加自定义视觉编码器（继承BaseEncoder类）
接口层适配：利用提供的ROS2/APS接口包实现硬件对接

典型开发流程：

克隆开发分支：git checkout -b dev-feature
创建继承类：class MyPlanner(OrionPlanner)
注册新模块：在configs/custom.yaml定义组件路径
验证测试：运行pytest tests/module_test.py

注意事项：深度定制需重新训练模型时，建议使用4台A100（80GB）显卡，初始学习率设为3e-5，采用余弦退火策略。某物流公司通过该方案实现了园区低速无人车的定制开发，倒车精度提升60%。

本答案来源于文章《Orion：小米开源的端到端自动驾驶推理与规划框架》

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