参考:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NjkxOTMyNQ==&mid=2247486444&idx=1&sn=6538bf1fa74429600d8fa10f4f766a58&chksm=ea1e199edd699088aee4b3c72404649751c60a9901ab71421f64e7125759765193bb4827aa15&scene=0&xtrack=1#rd https://mp.weixin.

前言与引用 这一个呢,主要是自己突然看一篇论文的时候不知道 为什么他提出的方法对于规划来说就是好的,规划又应该分为哪几个部分,解决的是哪几个部分的问题?带着这个问题,我就去搜:Motion Planning是什么?hhhh 然后从参考的知乎链接中到了这个课(其实我曾经在b站刷到过 但是当时我还没意识到自己的这一系列基础性问题 没问出问题,我向来是一个... 有问题再去学 再去找的 带着问题走) 知乎<Apollo Lattice Planner从学习到放弃.额不....到实践>:https:/

设备定位API 引用W3C中的设备定位API的规范描述可知,该API“……定义了多种新型DOM事件,旨在提供与主机设备相关的物理朝向与运动状态信息.”由API提供的数据产生自多种来源,其中包括设备上的陀螺仪.加速计以及指南针等.不同的设备所配备的数据来源也有所区别,具体情况取决于其上搭载的传感器类型. 该API从属于W3C Working Draft,也就是说相关规范并非最终确定.在未来其具体内容可能还会出现一定程度的变动.另外值得注意的是,已知该API在多种浏览器以及操作系统之上可能出现不一致

Control算法相关 添加新的control算法官方指导教程. 创建一个控制器: 在文件control_config中添加新控制器的配置信息: 注册新控制器. 如何添加新的CAN卡. Apollo中使用额默认CAN卡是ESD CAN-PCIe卡; 实现新CAN卡的CanClient类: 在CanClientFactory中注册新的CAN卡: 更新配置文件. 在预测模块中添加新评估器. 评估其通过应用预测训练的深度学习模型生成特征(来自障碍物和当前的原始)以获得,模型输出. 在proto中添加一

Mentor.Graphics.FloTHERM.XT.2.3 Mentor.Graphics.Flowmaster.7.9.4 AVL.CRUISE.V2015.0-车辆动力学仿真分析平台 AVL.CRUISE.M.2015.2多学科系统仿真 AVL.FIRE.M.2015 AVL.FIRE.V2014.1 发动机性能模拟仿真... NI.LabVIEW.2015.SP1.v15.0.1系统设计软件 OASYS.Suite.13.0有限元求解器 PTC.Creo.3.0.M080  CAD设计

        Dymola 是法国Dassault Systems公司的多学科系统仿真平台,广泛应用于国内外汽车.工业.交通.能源等行业的系统总体架构设计.指标分解以及系统功能验证及优化等.Dymola 支持FMI 标准接口协议,可用于集成不同软件建立的.不同详细程度的模型,进行MIL.SIL 和HIL 测试.   Dymola         Dymola 作为多学科系统仿真平台,提供了多种属性的物理接口,覆盖机械.电气.热.流体以及控制等领域,结合Dymola 提供的Modelica 基础

3D-LaneNet:端到端三维多车道检测ICCV2019 3D-LaneNet: End-to-End 3D Multiple Lane Detection 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Garnett_3D-LaneNet_End-to-End_3D_Multiple_Lane_Detection_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 本文介绍了一个网络,它可以直接从单个图像预测道路场景中车道的

深度学习LiDAR定位:L3-Net 摘要 本文提出L3-Net--一种新颖的基于学习的LiDAR定位系统,可实现厘米级的定位,与现有最高水平的传统定位算法相媲美.与传统定位算法不同,本文创新地实现了使用各种深度神经网络结构来建立基于学习的定位算法.首先,L3-Net会学习专门针对不同现实驾驶场景中的匹配而优化的局部描述,在解决方案空间中建立的成本量上的3D卷积显著提高了定位精度.其次,使用RNN对车辆动力学进行建模,从而获得更好的时间平滑度和准确性.然后,本文使用新收集的数据集全面验证了L3-

ADAS虚拟车道边界生成 Virtual Lane Boundary Generation for Human-Compatible Autonomous Driving: A Tight Coupling between Perception and Planning 论文地址: http://faculty.cs.tamu.edu/dzsong/pdfs/Binbin_LDRGT_IROS2019_V19.pdf 摘要 现有的无人驾驶(AV)导航算法将车道识别,避障,局部路径规划和车道跟踪视

今天本来是想简单的介绍一下dSPACE的Automotive simulation models(简称ASM),但是想想还是把dSPACE这个公司的整个开发流程写一下.这样也可以了解一下汽车的整个软件开发流程是什么样子,开发过程中一般会用到什么东西以及开发标准是什么. 介绍顺序如下 1 dSPACE公司简介 2 dSPACE的工具链 3 dSPACE的优缺点 4 总结 1 dSPACE公司简介 不知道大家是否知道dSPACE公司.他们自称为embedded success,听起来可厉害了. 下面

2017年7月5日,百度举行了AI开发者大会,在会上发布了Apollo项目,并进行了演示,该项目在Github上已经能够被访问.出于一个程序员的好奇,昨天试玩了一把,确实不错. http://apollo.auto/,这个是阿波罗的首页,感兴趣的可以注册成为开发者.https://github.com/ApolloAuto/apollo这个时候github的地址.装了个ubuntu,然后建一个目录.git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.gi

Apollo项目基于ROS,但是对其进行了改造,主要包括下面三个方面: 通信性能优化 去中心化网络拓扑 数据兼容性扩展 通信性能优化 自动驾驶车辆中包含了大量的传感器,这些传感器可能以非常高频的速度产生数据,所以整个系统对于数据传输效率要求很高.在ROS系统中,从数据的发布到订阅节点之间需要进行数据的拷贝. 在数据量很大的情况下,很显然这会影响数据的传输效率.所以Apollo项目对于ROS第一个改造就是将通过共享内存来减少数据拷贝,以提升通信性能.如下图所示: 去中心化网络拓扑 前文我们提到,R

Apollo 代码的编译演示 官方的文档 -- 运行线下演示 如果你没有车辆及车载硬件, Apollo还提供了一个计算机模拟环境,可用于演示和代码调试. 线下演示需要设置docker的release环境,请参照 how_to_build_and_release文档中的Install docker章节. Apollo演示的安装步骤: 运行如下命令启动docker的release环境: bash docker/scripts/release_start.sh 运行如下命令进入docker的relea

百度Apollo 自动驾驶开源模块分析 从今天开始研究学习apollo的源码,apollo 3.0源码. apollo 3.0的系统框图 文件目录简介 apollo根目录 ├── .github/ISSUE_TEMPLATE目录 // 问题记录的文档 ├── .vscode // 启动的一些参数配置 ├── docker // docker有关的文件,如启动docker脚本,进入docker容器脚本 ├── docs // 文档模块,有完整英文文档和部分中文文档 ├── modules// ap

本文提供 百度Apollo官网的无人驾驶入门课程下载,主要为视频文件. 视频数量:101个:文件格式:MP4:视频总时长:2小时40分钟:文件总大小:约1.13GB: 马上下载 关注公众号罗孚传说(RoverTang_com),输入"百度Apollo无人驾驶课程"下载. (不好意思啊,输入有点多,也有一定难度,考验一下大家)[捂脸] 为什么要下载? 我是因为不想浪费流量,不想卡顿,想随时打开手机看,想在地铁上也方便看. 如果你没有我的需求,请移步官网直接在线观看. 为什么推荐? 本视频

参考:阮久宏, 李贻斌, 荣学文, et al. 无人驾驶高速AWID-AWIS车辆运动控制研究[J]. 农业机械学报, 2009, 40(12):37-42. https://drive.wps.cn/view/p/28791423311?from=docs&source=docsWeb 全 轮 独 立 驱 动-独 立 转 向 (all-w heelindependent-drive & steering , 简称 AWID-AW IS)车辆的所有车轮均为主动轮, 可独立驱动/制动.独立

前言:在Apollo美研团队的支持下,最近完成了Apollo推荐的Novatel PP7与我们的基站调试,在这里对Apollo的笔记做一个补充,希望以后的开发者不用在踩我们踩过的坑. 在自己调导航(https://blog.csdn.net/davidhopper/article/details/79999339)的过程中,发现apollo r2.5.0在某些地方还是有些问题,在这里,我做了补充,希望对大家有所帮助.如果有帮助,请留个言吧^_^. 1. 硬件连接: 要确定是否使用多线激光,如果使

1.略读 该目录下主要提供了各个模块公用的函数和class以及一些数学API还有公共的宏定义. 在Apollo 1.0中,common是整个框架的基础.configs是配置文件加载.adapters是数据交互的抽象接口.math提供了数学几何api接口.monitor提供监控log信息.status提供各个模块工作状态.time提供计时类.util提供文件io管理功能.vehicle_state提供车辆状态信息与预期状态估计 0.common/apollo_app.h——各个模块注册信息.各个模

1. 概括 Apollo源码主要是c++实现的,也有少量python,主要程序在apollo/modules目录中,共18个包,功能包17个: 其中每个模块的作用如下: apollo/modules/calibration : 校准模块,使用前必须对系统进行校准和标定,包括激光雷达与摄像头.毫米波雷达与摄像头等.所谓校准就是要对齐激光雷达.摄像头以及毫米波雷达获得的信息,我们知道激光雷达可以获得详细的3D信息,但是不能获得颜色信息,摄像头可以获得颜色信息,但是无法获得深度等3D信息,毫米波雷达不

2017年7月5日,百度举行了AI开发者大会,在会上发布了Apollo项目,并进行了演示,该项目在Github上已经能够被访问.出于一个程序员的好奇,昨天试玩了一把,确实不错. http://apollo.auto/,这个是阿波罗的首页,感兴趣的可以注册成为开发者.https://github.com/ApolloAuto/apollo这个时候github的地址.装了个ubuntu,然后建一个目录.git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.gi