在ROS1中由主节点(master)负责其它从节点的通信,在同一局域网内通过设置主节点地址也可以实现多机通讯,但是这种多机通讯网络存在一个严重的问题,那就是所有从节点强依赖于主节点,一旦运行主节点的设备离线,整个网络就完全瘫痪了,在ROS2中取消了主节点,通讯系统是基于DDS(Data Distribution Service)实现的,具有实时性、嵌入式、分布式、支持多操作系统等特性,下文我们将简
简介:ROS2功能的学习我们还是在基于OpenAI的gym虚拟仿真环境中来完成,gym虚拟仿真环境安装请参考另一篇教程,这里不再重复说明,接下来我们开始创建一个ROS2的功能节点,并发布虚拟仿真环境小车摄像头的图像,然后利用rqt工具查看图像。 1、创建工作空间 与ROS1类似,ROS2也有工作空间的概念,所谓工作空间,实际就是一个目录结构按约定搭建的文件夹(我们这里的工作空间是指ros2
在教程之前先闲聊几句,为什么要学习ROS2呢?之前为了研发一款无人驾驶小车,学习了一下ROS平台(以下简称ROS1),在使用过程中出现了一个很不好解决的问题,就是无人驾驶需要车车协同,同时还需要一个全局的控制系统对车进行调度,而在ROS1中多机通信很不好实现,在寻找优化方案的过程中了解到了ROS2,发现ROS2可以完美的解决这个问题,而且还支持跨平台,所以就有了学习ROS2的想法,之前有整理过一些
全球卫星导航系统(Global Navigation Satelite System,GNSS),简称卫星导航,是室外机器人定位的一个主要信息来源。 卫星导航能给机器人提供什么信息?正常工作时,实际上可以提供机器人所需的所有定位信息,包括: 位置 姿态 速度等物理量 但是仅依靠卫星导航还不足以让机器人在室外完成自主导航任务,主要原因有一下几点: GNSS提供的定位精度不能满足要求,GNSS分
描述 上一篇文章混合A*算法详解(一)路径搜索 路径损失函数使用Voroni势能图 根据之前的文章分析,决定A*路径长度的有两点:路径长度和距离障碍物远近。Voroni图用于权衡这两者。之前我在记录二维点云的阿尔法形状算法时简单介绍过维诺图,链接在这里。阿尔法形状算法与2D点云的C++实现 维诺图可以将每个障碍物作为一个多边形的中心。障碍物与障碍物之间,被等分的线段分割开,使得整个环境构成了一张维
描述 为了学习一下混合A*算法,我前面介绍了车辆运动学及非完整约束、差速轮及阿克曼运动学模型、Dubins曲线和RS曲线,现在终于可以看一下混合A*算法的相关内容了。 原文名称:Practical Search Techniques in Path Planning for Autonomous Driving 关于非完整性约束:https://blog.csdn.net/qq_42568675/
0. 简介 对于单目摄像头完成SLAM建图这类操作,对于自动驾驶行业非常重要,《Online Monocular Lane Mapping Using Catmull-Rom Spline》介绍了一种仅依靠单个摄像头和里程计生成基于样条的在线单目车道建图方法。我们提出的技术将车道关联过程建模为一个二分图的分配问题,并通过结合Chamfer距离、姿态不确定性和横向序列一致性为边赋予权重。此外,文中还
0. 简介 3D语义信息地图的构建对于构建地图来说非常关键,所以《Vision-based Large-scale 3D Semantic Mapping for AutonomousDriving Applications》一文提出了一种完整的流程,基于立体相机系统实现的3D语义地图构建,该流程包括直接稀疏视觉里程计前端以及全局优化的后端,包括GNSS集成和语义三维点云标记。我们提出了一种简单但
0. 简介 借助多种输入模态的信息,基于传感器融合的算法通常优于单模态。具有互补语义和深度信息的相机和激光雷达是复杂驾驶环境中的典型传感器配置。然而,对于大多数相机和激光雷达融合的算法,传感器的标定将极大地影响性能。具体来说,检测算法通常需要多个传感器之间的精确几何关系作为输入,并且默认传感器的时间戳是同步的。《SST-Calib: Simultaneous Spatial-Temporal Pa
0. 简介 我们刚刚了解过DLIO的整个流程,我们发现相比于Point-LIO而言,这个方法更适合我们去学习理解,同时官方给出的结果来看DLIO的结果明显好于现在的主流方法,当然指的一提的是,这个DLIO是必须需要六轴IMU的,所以如果没有IMU的画,那只有DLO可以使用了。 1. getNextPose—通过IMU + S2M + GEO获取下一个姿态 下面的函数作用主要是获取下一个姿态的函数,
0. 简介 对于自动驾驶来说,复杂环境的可通行是最需要关注的任务。《Traversability Analysis for Autonomous Driving in Complex Environment: A LiDAR-based Terrain Modeling Approach》一文提出了用激光雷达完成建图的工作,其可以输出稳定、完整和精确的地形建模以及可通行分析结果。由于地形是环境的固
作者邮箱:1309399183@qq.com 自动驾驶是带动新兴产业的一个突破点,也是中国结合新能源汽车,实现汽车产业弯道超车的不二手段,是打破国外燃油车技术壁垒的关键一步!它不会停止,只是在蓄势待发! 数据集介绍:点击 自动驾驶场景使用方法介绍:点击 火焰和烟雾图像数据集 该数据集包含早期火灾和烟雾图像数据。数据集是使用手机在真实场景中捕获的早期火灾和烟雾图像。这些图像在各种照明条件下(
作者邮箱:1309399183@qq.com 行泊一体技术是一种集成了自动泊车和无人驾驶技术的新型汽车技术,该技术可以使汽车更加智能化和自动化,提高驾驶的安全性和便捷性。从芯片和BEV技术门槛方面来看,我们可以更好地理解这项技术的优势和挑战。 一、芯片限制 实现行泊一体技术需要依靠一些关键的芯片技术,其中最重要的就是车载计算机芯片。车载计算机芯片必须具备高度的计算能力和低延迟的处理速度,以确保
图像处理方面的老师,第一天学习以下内容和代码: 图像读取和显示:在Matlab中,可以使用imread函数读取图像,并使用imshow函数显示图像。以下是一个简单的示例代码: % 读取图像 img = imread('lena.jpg'); % 显示图像 imshow(img); 图像的基本操作:在Matlab中,可以通过对图像进行像素级别的操作来实现图像处理任务。以下是一些基本的图像操作示例代
文章目录 PAPS类型与要求 类型1 类型2 功能要求 车位类型 水平空间车位 水平线车位 垂直空间车位 垂直线车位 车库 功能状态 泊入流程 泊出流程 性能验收 车位标线 验收标准 性能测试 水平空间车位 水平线车位 垂直空间车位 垂直线车位 车库车位 PAPS类型与要求 对于PAPS,需要驾驶员操作车辆直到确定停车位置。直到停车操作完
文章目录 介绍 术语定义 技术要求 碰撞事件要求 触发阈值 锁定条件 碰撞事件起点 碰撞事件终点 碰撞事件持续时间 数据记录要求 记录功能要求 存储介质 EDR触发要求 存储事件次数要求 存储覆盖机制要求 断电存储要求 数据提取要求 总体要求 端口要求 数据提取协议要求 11位CAN标识符读取数据 功能寻址 物理寻址 29位CAN标识符读取数据 K线读取数
0. 简介 作为一个程序而言,benchmark是非常关键的一个衡量指标,无论是程序算法的指标还是程序运行性能的指标,这些我们都可以去完成衡量。对于性能衡量而言google benchmark无疑是一个比较好的选择 1. google benchmark安装 1.1 下载地址 https://github.com/google/benchmark 1.2 编译安装 登录 linux环境,执行以下
0. 简介 之前作者专门为点云匹配写了几篇博客,但是我们发现最近几年有更多的新方法已经在不断地被使用。同时之前有些内容也没有很好的概括,所以这里我们将作为一篇进阶文章来介绍这些方法的使用。 1. 地面点去除 处了使用一些复杂的方法(FEC)或是一些简单的方法(根据高度来滤除)以外,还可以使用Ransac的方法完成平面拟合 #include <pcl/point_types.h> #in
一、问题描述 由于大多数开源SLAM算法中都基于ROS开发,各传感器采集的数据通常以ROS的消息类型(sensor_msgs)进行发布和订阅。就激光雷达(LiDAR)而言,采集的原始点云数据通常以sensor_msgs::PointCloud2的数据类型进行发布,在算法中对点云进行处理时,调用点云开源算法库(PCL)中的功能可以便捷的实现相应功能。PCL库内部也定义了自己的点云数据结构。因此,在处
0. 简介 随着chatgpt的爆火,最近也有很多大模型在不断地出现,比如说Bloom系列以及以LLAMA为基础的ziya和baichuan。这些模型相较于chatglm来说,更加具有发展前景,因为其是完全可商用,并可以不断迭代更新的。最近作者在跟着hiyouga大佬的LLaMA-Efficient-Tuning进行学习,相较于其他的项目来说,该项目是非常适合跟着学习并入门的。 1. RHLF R
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