大家好,我是来自百度智能驾驶事业群的许珂诚.今天很高兴能给大家分享Apollo 3.0新发布的Lattice规划算法. Lattice算法隶属于规划模块.规划模块以预测模块.routing模块.高精地图和定位的结果作为输入,通过算法,输出一条平稳.舒适.安全的轨迹,交给控制模块去执行.我们可以看到,规划模块在Apollo中是一个承上启下的重要模块. Lattice算法隶属于规划模块.规划模块以预测模块.routing模块.高精地图和定位的结果作为输入,通过算法,输出一条平稳.舒适.安全的轨迹,交

Apollo问答 | 关于Lattice Planner规划算法的若干问答   上周,我们在Apollo开发者交流群内做了关于Lattice Planner的分享.这里,我们将社群分享里开发者提出的问题进行了归纳整理,现场没有得到回答的问题,大家可以从本期问答内寻找答案. 1 Q Lattice Planner将规划统一成代价函数,寻找代价最小的.在规划的上层是否还需要决策层? A 在规划上层的决策仅仅包含了来自交规的停车指令(比如红绿灯),其余的策略均有下层采样+cost来完成. 2 Q La

参考文献: Efficient constrained path planning via search in state lattices Differentially Constrained Mobile Robot Motion Planning in State Lattices Spatiotemporal state lattices for fast trajectory planning in dynamic on-road driving scenarios 1. 整体思想 状

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:/

Apollo规划模块 自动驾驶公开课 | Apollo 2.5自动驾驶规划控制 : 这篇资料比较早,但是把EM Planner和Lattice Planner这两种在资料上经常看到的算法的来历和大概原理讲得很清楚.EM Planner是Apollo1.5时就出现了,Lattice Planner是Apollo2.5时加入的.社群分享内容 | Lattice Planner规划算法 : 这篇资料大概了解一下Lattice Planner.分享回顾 | Apollo 轨迹规划技术分享 :这篇及以下两

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先看数据: 特征如下: Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days) numeric V1 No description provided numeric V2 No description provided numeric V3 No description provided numeric V4 No description provided numeric V5 No description

前言 Apollo中用到了PID.MPC和LQR三种控制器,其中,MPC和LQR控制器在状态方程的形式.状态变量的形式.目标函数的形式等有诸多相似之处,因此结合自己目前了解到的信息,将两者进行一定的比较. MPC( Model predictive control, 模型预测控制 ) 和 LQR( Linear–quadratic regulator,线性二次调解器 ) 在状态方程.控制实现等方面,有很多相似之处,但也有很多不同之处,如工作时域.最优解等,基于各自的理论基础,从研究对象.状态方程

Sampler (GLSL) Sampler通常是在Fragment shader(片元着色器)内定义的,这是一个uniform类型的变量,即处理不同的片元时这个变量是一致不变的.一个sampler和一个texture对应,类型也是对应的,比如sampler2D 的sampler对应的就是GL_TEXTURE_2D类型的纹理对象.Sampler是个变量,但是它是没有值的,或者說是特殊的一种类型,讨论其数值没有意义,只要明确其同一个texture对应即可.sampler变量在shader内使用的地

为什么要写统计信息 最近看到园子里有人写统计信息,楼主也来凑热闹. 话说经常做数据库的,尤其是做开发的或者优化的,统计信息造成的性能问题应该说是司空见惯. 当然解决办法也并非一成不变,“一招鲜吃遍天”的做法已经行不通了(题外话:整个时代不都是这样子吗) 当然,还是那句话,既然写了就不能太俗套,写点不一样的,本文通过分析一个类似实际案例来解读统计信息的更新的相关问题. 对于实际问题,不但要解决问题,更重要的是要从理论上深入分析,才能更好地驾驭数据库. 统计信息基础 首先说一个老掉牙的话题,统计信息

这十年来,在图像处理领域提出了很多新的图像分析和处理方法,包括是自动的以及一些需要有人工参与的,典型的比如stereo depth computations.image colorization.tone mapping of high dynamic range (HDR) images. graph cuts ,这些算法都有着比较好的效果,但都普遍存在一个问题:就是计算量特别大,很难满足用户的需求.而数字图像在尺寸大小上的增长速度这段时间也相当惊人.还有个问题就是有些算法需要解一个很大的稀疏

废话不多说,大名鼎鼎的Lenstra-Lenstra-Lovasz(LLL) 算法.实现参考论文:Factoring Polynomials with Rational Coefficients, 作者 A.K. Lenstra, H.W. Lenstra, Jr. and L. Lovasz. /* File : LLL Lattice Reduction Matlab mex interface * Description : do Lattice Reduction in the Real

对于 lattice  Diamond 与 modelsim 的联合仿真,我总结了一句话,那就是—— 难者不会,会者不难.  也许刚开始 觉得 摸不着 头脑,但是 一旦学会 感觉还是很简单和直观的. 直接进入正题, 仿真第一步 : 建立仿真库. 在正确安装了Diamond  和 modelsim  之后,就是先要建立自己的 lattice 仿真的库文件: 1.打开 modelsim 的 安装目录,在其目录下 打开 modelsim.ini 的属性,去除其只读性. 2.在modelsim 安装目录

最近在做的一些关于lattice codes的工作,想记录下来. 首先,我认为lattice coding是一种联合编码调制技术,将消息序列映射到星座点.其中一个良好的性质是lattice points的叠加仍然是lattice point. 先介绍一些关于lattice的基础知识. Lattice $\Lambda  \subseteq {\mathbb{R}^n}$是$\mathbb{R}$空间的离散子群,可以通过生成矩阵${\bf{G}}$生成: $\Lambda  = \left\{ {

dyaddown 功能:对时间序列进行二元采样,每隔一个元素提取一个元素,得到一个降采样时间序列. 格式: 1.y = dyaddown(x, EVENODD) 当EVENODD=0时,从x中第二个元素开始采样(偶采样):当EVENODD=1时,从x中第一个元素开始采样(奇采样). 2.y = dyaddown(x) EVENODD缺省,按EVENODD=0 dyadup 功能:对时间序列进行二元插值,每隔一个元素插入一个0元素,得到一个时间序列. 格式: 1.y = dyadup(x, EVE

首先对于FFT来说,输入的信号是一个按一定采样频率获得的信号序列,而输出是每个采样点对应的频率的幅度(能量). 下面详细分析: 在FFT的输出数据中,第一个值是直流分量的振幅(这样对应周期有无穷的可能性),而第2个对应第一个采样点,第3个对应第二个...第n个对应第n-1个采样点.而且这些采样点是有对称的关系的,即:X(i) = X(n-i).所以只需要关注前N/2个采样点就可以了,而每个采样点与频率的关系有下面公式给出:Fn = (n-1)*Fs/N, Fs采样频率:Fn频率:n采样点:N采样

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍

1.背景         此实验建立在STM32F429核心板基础上,对于深刻了解STM32Cube使用具有深刻意义.利用DMA进行ADC采样,具有速度快,极大减少CPU消耗的优势,对于数据采集系统具有很大的优势,特别是其单路2.4MSPS采样速度,三路组合可以达到惊人的7.2MSPS采样速度,对于一般应用均可满足. 2.STM32Cube配置      2.1 工程建立在前面均与简述,这里不做赘述,系统时钟180MHz.        2.2 ADC参数配置              Scan

本示例记录一个开发过程: 1)参考 Meteor React TUTORIAL教程 https://www.meteor.com/tutorials/react/creating-an-app 2)... ---------------------------- 第一部分  创建脚手架项目 1.在win10,安装 Meteor 1.4.2: 2.进入命令(CMD)提示符,创建目录 x:\zeng,在此目录下创建空项目,使用 meteor create eccom 创建一个 "eccom"

最近在调试LATTICE  FPGA 做的视频板子,颇不顺利,所以记录下来作为以后的参考: 1.FPGA的IO口不是所有的都是双向的,有些有特殊作用的是单向的. 在查阅 LatticeECP3-17EAPinout.CSV 之后, 发现在LEF3-17EA-FN484C中,有以下几个管脚是单向的: C4  G7  G6     : jtag 管脚 C14  C15  B15   B16  :编程管脚 K1   L5   L1   K6   N17  M18   :PLL的反馈(fb)管脚 AB2