随笔分类 - 进阶自动驾驶学习
摘要:1. Apollo简介 不同版本的Apollo: 1.0版本:有一个GPS和一个线控的车辆,可以有封闭场景的循迹能力 1.5版本:加入了激光雷达,软件和云服务上加入了高精地图、仿真和地图引擎 2.0版本:加入了更多感知,如毫米波雷达,黑匣子,加入了安全OTA能力,城市道路 2.5版本:加入了新的摄像
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摘要:1.Apollo 自动驾驶架构介绍 1.云服务平台 2.开源软件平台 3.硬件发展平台 4.开放汽车认证平台 2. Apollo平台的快速入门 Module: Skill map Docker 如何使用不同于参考硬件的Camera build tools HD MAP 障碍物模拟回放 3. Apol
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摘要:1. Control in Apollo-1 控制模块 一些约束 比较 Design Model Free Control Module 2. Control in Apollo-2 key Components in Designing Model Based Control Module Som
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摘要:4.感知算法1 感知: 点云感知 核心内容:点云的检测分割技术 启发式方法: 深度学习方法CNNseg:解决无人车点云障碍物检测问题 视觉感知 检测: CNN分割: 检测与分割:粗细粒度的刻画,方法趋同 场景分割:适合多传感器融合 可行驶区域:障碍物的互补问题,非结构化道路和结构化道路 车道线:分割
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摘要:1. 感知概貌 无人车:视觉全覆盖,传感器很多,测距精度很高,感知能力很强,但语义识别能力没有人强。 问题范围: 需要高精地图 障碍物信息 形状 传感器融合 多个维度看问题 2.传感器和标定-1 选择传感器: 1.激光雷达:测距非常准,但识别较为困难,功率限制导致不能发射很远 2.camera:受到
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摘要:5.Apollo ROS原理3 四大主要内容 1.TF坐标系转换 2.RQT 用户接口 3.robot models (URDF) 4.simulation descriptions (SDF) 1.TF坐标系转换 2.RQT 用户接口 rqt_image_view rqt_multipot rqt
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摘要:1.背景介绍 什么是ROS? 2.ROS概述 History of ROS 基本概念: 1.节点:可以理解为算法模块(感知模块,定位模块,控制模块等)。节点之间相互独立,可以相互通信。 2.节点管理器:ROS core。把一些无序的节点,松耦合的节点有序的管理起来。轻量级。 3.topic:两个节点
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摘要:5.optimization inside motion planning 约束问题的核心有三点: 1.目标函数的定义 2.约束。如路网约束、交规、动态约束等 3.约束问题的优化。如动态规划、二次规划等 牛顿迭代法:研究导数变化,一阶导、二阶导、考虑斜率变化率,然后再用binary search去逼
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摘要:运动规划 与环境相结合 1.建立车辆模型 2.将运动规划与车辆模型结合 如何去表示一个曲线的走向? 找出其方程表示:坐标系可以使用XY坐标系和SL坐标系 SL坐标系也叫做frenet frame:它以道路中心线为参考,S表示道路中心线的方向,L表示与道路中心线垂直的方向。 在结构化道路上行驶的时候,
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