程十三

摘要： 障碍物行为预测是无人驾驶系统的核心模块之一。预测模块承接上游感知模块，结合高精地图和主车的定位信息，对周边障碍物的未来运动情况进行预测，帮助主车提前作出决策，从而降低交通事故的发生率，在无人驾驶系统中发挥着承上启下的关键作用。 在百度 Apollo 自动驾驶开源平台中，障碍物行为预测分为车辆轨迹预测 阅读全文

摘要： 编者按：运动规划作为一种具有多个非线性约束的高维优化问题，需要消耗大量的计算资源，并且由于场景的复杂性和实时性，不是总能快捷简单的得到最优轨迹，这对规划算法的鲁棒性和实用性有着较高的要求。本文提出了一种轨迹监控策略，同时进行换道轨迹规划和监控轨迹规划，在前者未能规划出轨迹或者规划超时，系统将以监控轨 阅读全文

摘要： 分享嘉宾：梁亚雄 Pony.ai Tech lead 编辑整理：孙昊 内容来源：Pony.ai & DataFun AI Talk 出品社区：DataFun 注：欢迎转载，转载请注明出处。 大家好，今天我们主要介绍一下轨迹规划的探索和挑战，我主要从四个方面介绍: 轨迹规划的概念 决策 横向规划 纵向 阅读全文

摘要： lattice planner 规划详解 lattice planner 规划详解 Lattice Planner的本次分享主要分为五大版块： 一、Lattice Planner 总体概览 二、Lattice 规划算法的工作流程 三、Lattice Planner的采样过程 四、如何采样横向和纵向轨 阅读全文

摘要： 本文是Apollo项目系列文章中的一篇，会解析自动驾驶系统中最核心的模块 - 决策规划模块。 前言 Apollo系统中的Planning模块实际上是整合了决策和规划两个功能，该模块是自动驾驶系统中最核心的模块之一（另外三个核心模块是：定位，感知和控制）。 关于决策规划的理论值得我们研究好久。所以接下 阅读全文

摘要： 传感器标定是无人车最基础也是最核心的模块之一。作为软件层提供的第一项服务，标定质量和准确度极大地影响着感知、定位地图、PNC 等模块。在 Apollo 开源自动驾驶平台中，我们提供了丰富的多传感器标定服务，如激光雷达、惯导、摄像头、多普勒雷达等多种传感器之间的标定。算法覆盖常规 Level 2-Le 阅读全文

摘要： 轨迹规划(Trajectories Planning)主要指考虑实际临时或者移动障碍物，考虑速度，动力学约束的情况下，尽量按照规划路径进行轨迹规划。 轨迹规划的核心就是要解决车辆该怎么走的问题。轨迹规划的输入包括拓扑地图，障碍物及障碍物的预测轨迹，交通信号灯的状态，还有定位导航（因为要知道目的地是哪 阅读全文

摘要： https://www.cnblogs.com/flyingjun/p/8926824.html 参考链接 1、urdf功能包：http://wiki.ros.org/urdf 2、urdf语法规范：http://wiki.ros.org/urdf/XML 3、urdf教程：http://wiki. 阅读全文

摘要： 定理表述 定理表述 如果函数f(x)满足： （1）在闭区间[a,b]上连续； （2）在开区间(a,b)内可导； 那么在开区间(a,b)内至少有一点 使等式 成立。 其他形式 其他形式 记 令 则有 上式称为有限增量公式。 我们知道函数的微分 是函数的增量Δy的近似表达式，一般情况下只有当|Δx|很小 阅读全文