摘要：
struct 结构体名称{ 数据类型 A； 数据类型 B; }结构体变量名; 相当于： struct 结构体名称{ 数据类型 A； 数据类型 B; }; struct 结构体名称 结构体变量名； 这种方式既定义了结构体名称，同时声明了一个结构体变量名。在其它地方也可以通过struct 结构体来再次声 阅读全文
摘要：
Designing cost functions is difficult and getting them all to cooperate to produce reasionable vehicle behavior is hard. some of the difficulties asso 阅读全文
摘要：
n most situations, a single cost function will not be sufficient to produce complex vehicle behavior. In this quiz, we'd like you to implement one mor 阅读全文
摘要：
In the previous quizzes, you designed a cost function to choose a lane when trying to reach a goal in highway driving: cost=1−e−∣Δd∣/Δs Here, 阅读全文
摘要：
In the image above, the blue self driving car (bottom left) is trying to get to the goal (gold star). It's currently in the correct lane but the green 阅读全文
摘要：
A key part of getting transitions to happen when we want them to is the design of reasonable cost functions. we want to penalize and reward the right 阅读全文
摘要：
One way to implement a transition function is by generating rough trajectories for each accessible "next state" and then finding the best. To "find th 阅读全文
摘要：
the answer is that we have to pass all of the data into transition function except for the previous state. 阅读全文
摘要：
现在你已经明白如何整合测量， 如何整合运动，完成了一维卡尔曼滤波，不过在现实中我们经常遇到多维的情况。 这就涉及到很多因素，举例，并说明为什么在较多纬度状态空间中估测很重要。 假设你有一个x和y的二维空间-比如一幅摄像头图像，或者在我们的例子中 我们可能采用一辆载有雷达的汽车来检测 车辆随着时间变化 阅读全文
摘要：
我们写一个主程序，包括两个函数更新函数和预测函数，然后导入一系列测量和运动数据。 如果初始估计是5，非常好，但我们将其设置为mu=0，且不确定性非常高为sig=10000. 我们假设测量不确定性为常量4，运动不确定性为2. 运动时 你的第一次位置估计应该是4.9.原因在于初始不确定性高，第一次测量值 阅读全文