本文为深蓝学院-自动驾驶控制与规划-第二章作业 目录 1 project introduction 2 思路提示 3 解决积分饱和的方法 3.1 IC 积分遇限削弱法 3.2 BC 反馈抑制抗饱和 4 ROS+LGSVL联合仿真 5 深蓝学院-自动驾驶控制与规划-第二章作业-完整代码 1 project introduction 本项目希望大家根据PID控制方法实现一个
Apollo studio 官网:Apollo开发者社区 (baidu.com) 星火计划2.0基础课:Apollo星火计划2.0_Apollo精品课 (baidu.com)星火计划2.0专项课:Apollo星火计划之PnC专项_Apollo精品课 (baidu.com) 目录 1 参考线的作用 2 参考线的数据结构 2.1 ReferenceLine的数据结构 2.2 Refere
Apollo studio 官网:Apollo开发者社区 (baidu.com) 目录 1 PID简介 2 PID调参思路 3 代码 4 解决积分饱和的方法 4.1 IC 积分遇限削弱法 4.2 BC 反馈抑制抗饱和 1 PID简介 PID算法有时间离散的,也有时间连续的 同时增量式的PID也是有一定好处 3 代码 为实现PID控制,我们可以利用
文章目录 术语介绍 试验准备 场地要求 环境要求 精度要求 边界车辆&路沿石 试验方法 能力试验 双边界车辆平行车位 白色标线平行车位 双边界车辆垂直车位 白色标线垂直车位 方柱垂直车位
本文重点讨论自动驾驶中使用比较多的gps+pps+gpsd+chrony+ptpd+gptpd的时间同步方案,本文仅为自己在调试过程中的记录,如有不对地方欢迎讨论:853906167@qq.com 详细方案如下:Tbox端(IMX8系列)的ubxclient接收来自gps(如ublox系列)的GPS时间和PPS信号,Tbox端将接收到gps的NEMA/UBX消息通过udp转发给gpsd,然后ch
目录 1. 最佳优先搜索(Best-First Search) 1.1 最佳优先搜索的过程 2. A-Star算法 2.1 Astar算法所属分类 2.2 Astar算法基本概念 2.3 启发函数单调性的推导 2.4 设计代价函数时所需注意的点 2.5 代价函数的选择 2.5.1 曼哈顿距离 2.5.2 欧几里得距离 2.6 确定最终路径
MPC(Model Predictive Control,模型预测控制)是一种先进的控制算法,广泛应用于工业控制和自动化领域。它基于数学模型对系统进行预测,并在每个控制周期内通过优化算法选择最优控制输入,以实现系统的稳定和最优性。 最优控制的基本概念: 最优控制(optimal control)是指在给定约束条件下,通过调整系统的控制参数,使系统在某种性能指标下达到最佳状态的问题。最优
自动驾驶技术(0)——自动驾驶的大脑—控制工程篇 原文:《中国人工智能系列白皮书-智能驾驶 2017》 目录 智能汽车控制架构设计 自动驾驶控制核心技术组成 车辆纵向控制 车辆横向控制 自动驾驶控制方法 智能汽车控制架构设计 智能驾驶汽车通过搭载先进的车载传感器、控制器和数据处理器、执行机构等装置,借助车联网和 V2X 等现代移动通信与网络技术实现交通参与物彼
lidar激光雷达介绍,以及使用激光雷达数据通过深度学习做目标检测 文章目录 1 频率1.1 频率定义1.2 频率的计算公式1.3 频率单位换算1.4 频率概念使用范畴1.5 频率的具体使用场景2 光2.1 光的定义2.2 光的传播速度3 激光3.1 激光定义3.2 激光的应用3.3 光的颜色3.4 激光的特性3.5 激光的频率范围4 激光雷达4.1 什么是激光雷达4.2 激光雷达的原理4.3
文章目录 介绍 评价细则 平行车位泊车能力评价细则 垂直车位泊车能力评价细则 斜向车位泊车能力评价细则 新功能评价细则 平行车位远程操控泊入泊出评价细则 垂直车位远程操控泊入泊出评价细则 用户手册评价 介绍 i-VISTA (Intelligent Vehicle Integrated Systems Test Area)
0. 简介 对于激光雷达数据而言,虽然与2D图像相比,可以提供精确的物体深度信息,但也存在数据量大的问题,不便于数据存储或传输。在拿到离线数据分析的时候会发现我们很难拿到较长一段时间的激光数据,这就给我们问题的重现增加了困难。而本文《R-PCC: A Baseline for Range Image-based Point Cloud Compression》就提出了一种基于距离图像的点云压缩方
文章目录 机动车规格 机动车结构 机动车使用性质 机动车和挂车分类 接近角定义 离去角定义 纵向通过角定义 离地间隙定义 前后轴之间的离地间隙 轴下离地间隙 机动车规格 机动车规格分类 分类 说明 汽车 载客汽车 大型 车长大于或等于 6000mm 或者乘坐人数大于或等于
VIO三相性与世界观室内ALL IN ONE 首先以此链接先对近期工作的视频做个正经的引流,完成得这么好的效果,仅仅是因为知乎限流1分钟以内的视频,导致整个浏览量不到300,让人非常不爽。 这套系统已经完成了,很快将正式发布,室外180米实测平移偏差也控制在了0.6%左右,最后1米上下徘徊,旋转无偏。标题其实和今天的文章关系不大,主要是梳理下稠密和稀疏的重点落地与应用。 先列一下最近的一些工作
描述 使用阿尔法形状算法的情况是这样的:当我们拥有一些二维或三维的点云时,点云执行过聚类操作后会呈现物体本身的形状特征。我们希望通过一些简化的方式描述出这个形状。这时阿尔法形状算法会是一个很好的选择。 1.基本概念 点云是指在三维空间中的一组点,通常用于表示三维物体的形状。而在计算几何和计算机图形学中,点云的凸包和凹包是非常重要的概念,它们被广泛应用于三维建模、虚拟现实、机器人技术等领域。
目录 前言 1. 深度优先(DFS)和广度优先(BFS) 2. 深度优先搜索(DFS) 2.1 算法基本思想 2.2 深度优先搜索算法(C) 3. 广度优先搜索(BFS) 3.1 算法基本思想 3.2 广度优先搜索(BFS)(C) 4. Dijkstra算法 4.1 Dijkstra算法原理 4.2 Dijkstra算法基本步骤
本来想弄个电子地图和无人驾驶联系起来,后来发现中间存在的问题太多了,坐标系转换、点的精度、地图尺寸等问题,后来就没将二者 联系起来,只做出来一个基于MFC与HTML交互的离线电子地图路径规划的程序。 做这个参考了好多资源吧,其中也有些是自己写的,我这里就是整理整理。 首先说明我的程序能实现什么,先放图 首先是一个MFC框架,占据最大地方的是一个web空间,通过在onintit中加载一
在本文中,我们将主要介绍Dijkstra算法和A*算法,从成本计算的角度出发,并逐步展开讨论。我们将从广度优先搜索开始,然后引入Dijkstra算法,与贪心算法进行比较,最终得出A*算法。 成本计算 在路径规划中,成本计算的一个主要因素是距离。距离可以作为一种衡量路径长短的度量指标,通常使用欧几里得距离、曼哈顿距离或其他合适的距离度量方法来计算。本文主要介绍欧几里得距离与曼哈顿距离。 欧几里
描述 本文会围绕多传感器融合感知这一任务,对融合方案及常见操作进行简述,文中大部分写的是本人的理解,少部分借用了他人的思想进行了分析总结。 多传感器融合方案 在自动驾驶领域,特斯拉和mobileye采用的是纯视觉技术路线,其他的厂商采用的都是多传感器融合技术路线。 多传感器融合,也称为传感器数据融合,是将来自多个传感器的数据进行组合,以提高所获得信息的准确性和可靠性的过程。在实际项目中,多
弱人工智能:指低于人类智慧,仅能解决单一问题,且尚未形成知识体系与自我、创新意识的人工智能发展阶段,现阶段全球人工智能发展水平处于弱人工智能阶段。 V2I:汽车-基础设施(Vehicle to Infrastructure),车辆与路障、道路、交通灯等设施之间的通信。 V2V:车车网(Vehicle to Vehicle),不同车辆间的信息互通。 V2X:车与外界信息交换(V
目录 痛点1:视觉传感器场景受限 痛点2: 传统卫星定位场景受限 痛点3 视觉传感器距离及理解受限 拆解痛点 跨越痛点 四维图新高精度地图产品矩阵 面向未来的无人驾驶地图服务平台 痛点1:视觉传感器场景受限 高精度地图针可进行有效冗余 在很多场景下,例如下雪天,车道线磨损,遮挡,或雾霾天气,这个时候不管是传统的视觉以及激光雷达传感器,它都会有一定的失效。 所以为了保证
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