随笔分类 - Self-driving Car
基于纬度位置的重力加速估计
摘要：@ 地球重力 静止在地球表面上的物体：重力 = 万有引力 - 地球自转导致的离心力 关于geoid的近似公式： 物体处的近似公式 是万有引力常量 = 是地球自转角速度 = \(7.292115 \tim
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UrbanLoco数据集
摘要：https://github.com/weisongwen/UrbanLoco HK Data: HK-Data20190316-1： https://drive.google.com/file/d/1p8c8oHXPGIkhe-7RPtxs5KqV_QgjpWgf/view?usp=sharing
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无人导航常见坐标系
摘要：@ 在UAV（Unmanned Aerial Vehicle）中，常见的坐标系有以下几种： 1. 大地坐标系，WGS84（WorldGeodeticCoordinateSystem1984） 这是为GPS全球定位系统建立的坐标系统。WGS-84坐标系的原点在地球质心，Z轴指向BIH1984.0定义的
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基于运动学模型的模型预测控制
摘要：将PID控制应用于无人车的问题 PID作为一种反馈控制方法，因其简单易实现被大量应用。但是在实际的车辆控制中，车辆往往不能立刻执行我们所下的指令，这其中存在一定的延迟，也就是说，我们的控制指令会在“未来的车辆状态”被执行，但是，由于PID是一种反馈控制，控制的指令使用当前车辆所处的状态决定的，然而当
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粒子群滤波
摘要：伪代码如图： 首先，值得注意的是，最上面标题中有xt-1, ut, zt。 这说明，粒子滤波器的input就是这三个东西（当然还要有计算其他东西所需要的参数）。 他们分别是： xt-1上一个时间点的状态向量； ut这个时间点的控制向量； zt这个时间点的测量向量； xt[m] 是第m个粒子的意思。
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安装uWebSocketIO
摘要：https://github.com/uNetworking/uWebSockets sudo apt-get install libuv1-dev git clone https://github.com/uNetworking/uWebSockets.git cd uWebSockets/ gi
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最小二乘原理（3）——递归最小二乘
摘要：因为 是协方差矩阵，只有对角线上有元素，所以转置对它没有影响，即 其实递推最小二乘法：就是想使方差之和最小，然后发现，方差之和就是估计误差的协方差矩阵的迹，迹里面又包含了K，所以也就是求K使得迹最小，即对K求导。 参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59532437
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最小二乘原理（1）——线性等权重最小二乘
摘要：现实生活中，当我们需要测量某一值时，我们的测量仪器总是不能得到准确值，这其中伴随着一个测量噪声 举一个实际的例子，假设我们需要测量电阻的值
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扩展卡尔曼滤波器
摘要：毫米波雷达的数据 毫米波雷达观察世界的方式与激光雷达有所不同。激光雷达测量的原理是光的直线传播，因此在测量时能直接获得障碍物在笛卡尔坐标系下x方向、y方向和z方向上的距离；而毫米波雷达的原理是多普勒效应，它所测量的数据都是在极坐标系下的。 如下图所示，毫米波雷达能够测量障碍物在极坐标下离雷达的距离ρ
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卡尔曼滤波器
摘要：假设有个小车在道路上向右侧匀速运动，我们在左侧安装了一个测量小车距离和速度传感器，传感器每1秒测一次小车的位置s和速度v，如下图所示。 我们用向量xt来表示当前小车的状态，该向量也是最终的输出结果，被称作状态向量（state vector）： 由于测量误差的存在，传感器无法直接获取小车位置的真值，只
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