摘要：
让我们考虑一个简单的自动售货机，其中一切花费20美分。假设这台自动售货机只需要镍和硬币，但没有更大或更小。 然后，我们可以模拟状态这台自动售货机以已存入的金额为准。起始状态将为零美分。有两种可能发生。 我们可以投入镍，五美分或可以投入一美元，以使状态达到10美分。 在我们思考之前，其余的过渡都相当简 阅读全文
摘要：
在前一届政府中，导航员就接下来要做的事提出了各种建议。他们给的指示是关于改变车道的事情， 车道之后，转弯等。但实际上并没有那么多类型的您期望从导航器听到的建议。在本课中，我们将教授一种行为规划方法 使用称为有限状态机的东西来解决行为规划问题。有限状态机根据离散状态的有限集合做出决定。 在这个例子中五 阅读全文
摘要：
想象一下，你和你的朋友在一个城市开车。你有一个你正试图达成的目标。你坐在乘客座位上，你的朋友正在开车。 您将该目标插入Google地图和您得到一些能够让你到达目的地的路线。司机不应该关心具体路线的细节。 对，因为司机相信你的行为，作为导航员，会告诉他们他们需要做什么样的动作，而且是 了解到他们只是负 阅读全文
摘要：
如果你考虑数据中的所有数据流一辆以最快时间尺度操作的自驾车。频率略低于Sensor Fusion的频率。 只比你有本地化和低您将在下一课中了解更多有关轨迹规划。接下来是您刚刚了解的预测。 然后在此图的顶部是具有最低更新率的行为计划。行为规划的输入来自于预测模块和本地化模块。 两者都从传感器融合中获得 阅读全文
摘要：
一直在移动 无人驾驶车会不断监视自身状态。所以，移动和定位必须平行进行。 如果我们使用卡尔曼滤波器进行定位，这意味着，随着车辆的移动，卡尔曼滤波器必须不断提供新的状态估计值。这可以保证车辆始终 知道它的位置。 一直在预测状态 在下面的代码中，给出了一个 predict_state 函数，它接受当前状 阅读全文