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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 阅读全文
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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 阅读全文
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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 阅读全文
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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 阅读全文
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点击查看代码块 /* 找字典序最小的欧拉路，也可以做欧拉回路 */ #include <bits/stdc++.h> #define ed end() #define bg begin() #define mp make_pair #define pb push_back #define v(T) 阅读全文
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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 阅读全文
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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 阅读全文
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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， 阅读全文
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1.SPOJ Favorite Dice 题意： 甩一个n面的骰子，问每一面都被甩到的次数期望是多少。 做法： 期望dp 那我们每次可能扔中已经扔过的面或者没有扔到过的面，则在第i次有2种情况： 1.扔中已经扔过的面概率：（i-1）/n，期望：E= dp(i - 1) * ((i - 1) / n) 阅读全文
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点击查看代码块 /* trie树（前缀树） trie[maxnNode][charSet] trie[i][j] == 0 表示trie树中的第i号节点，没有连边 trie[i][j] == x 表示trie树中的第i号节点，与树中的第x号节点有一条连边，边权为字符集中的第j个字符 */ #incl 阅读全文