大三小学期

Dominosa/数邻（2） | C++ | BFS

我是在大三小学期的L
摇摆的小土豆z·2023-09-10 19:47

大三下小学期项目图片分享系统-Android客户端

图片分享系统-Android客户端该项目为大三小学期（我们学校一年有三个学期）时做的一个客户端，功能登录、注册、上传图片、浏览图片、用户信息修改、图片搜索、图片点赞、图片榜单、用户榜单、TensorFlow
小小程序员Eric·2023-07-18 05:08

大三小学期进阶课程第十九课：Optimization Inside Motion Planning

第19课、OptimizationInsideMotionPlanning约束问题的核心有三点：(1)目标函数的定义，目标函数比较清晰，对于后面的求解更有帮助。(2)约束，比如路网约束、交规、动态约束等。(3)约束问题的优化，比如动态规划、二次规划等。动态规划通过类似于有限元的方式，把问题从连续空间抽象成离散空间，然后在离散空间中进行优化。虽然这种方法可以逼近连续空间中的最优解，但是计算复杂度很高
HNU君陌·2020-08-16 14:22

大三小学期进阶课程第四十六课：障碍物感知和路径规划能力实战

第46课、障碍物感知和路径规划能力实战相比于最基本的Apollo1.0版本，Apollo2.0版增加的主要功能模块是感知和规划。首先，我们回顾Apollo的感知模块。每种传感器都有自己的优势和劣势，如图所示。从图中可以看出没有一种设备可以满足所有的场景，只有将各种设备融合在一起才能达到相对稳定感知结果。也就是从Apollo2.0开始，我们开始使用多传感器融合的方式做感知。多传感器融合需要对不同的传
HNU君陌·2020-08-08 00:30

大三小学期进阶课程第四十二课：

第42课、azure仿真平台使用它是基于微软的一个仿真平台Azure，该仿真平台不需要本地部署。在Apollo的Github账号上可看见上图所示的两个状态，左侧的Build用来做持续集成。为了简化验证，团队会把已经编辑好的测试运例用来测试开发者提交的代码是否正确，以此来判断开发者的代码对目前的Master的分支是否有影响。Build提供了对开发者代码验证的一种渠道。Simulation主要用来验证
HNU君陌·2020-08-08 00:58

大三小学期进阶课程第四十一课、Apollo安装过程概述

第41课、Apollo安装过程概述安装过程(1)安装主要分为三步。①安装基础环境，②拉取Docker镜像并创建容器，③进入容器编译源码(2)首先是安装git，因为Apollo代码是托管在github平台的，所以需要git工具。然后使用git将Apollo源码克隆到本地(3)下载源码之后，还要安装Docker环境，可以使用Apollo提供的脚本安装也可以根据Docker官网的指南进行安装。安装完Do
HNU君陌·2020-08-08 00:58

大三小学期进阶课程第四十四课：本机演示实战

第44课、本机演示实战要使用Apollo进行实战，首先要对Apollo的代码结构有一个基本的认识。下图是Apollo项目的基本代码结构。包括Docker和Docs（主要放置一些文档）、Modules（核心模块算法都在该文件夹下）以及Scripts和Tools等。Modules下的文件目录结构如图所示apollo软件的整个数据流转过程是(1)首先是通过高精地图和定位获得车辆周边的场景信息。(2)然后
HNU君陌·2020-08-08 00:58

大三小学期进阶课程第七课：百度无人车定位技术

第7课、百度无人车定位技术GNSS定位技术(1)GNSS定位技术中最著名的是GPS。GPS最早是由美国建立的，有24颗GPS卫星，两个频率的波段。GPS具有定位、测速、授时等功能。(2)类似的系统还有北斗定位，俄罗斯的格罗纳斯和欧洲的伽利略定位。它们的原理是测距，有三颗卫星就可以交会两点，舍弃外部的空间点就可以得到自己测绘这个点。但是一般情况下，由于钟差，一般需要四颗卫星去做误差剔除。(3)GNS
HNU君陌·2020-08-08 00:27

大三小学期进阶课程第十三课：apollo地图生产技术

第13课、apollo地图生产技术在城市道路环境下，高精地图生产分为数据采集、数据处理、元素识别、人工验证四个环节。(1)数据采集：百度采取的是激光雷达和Camera二者相结合的制图方案。Apollo2.5版本中，百度已经发布了其地图采集方案。该方案的基础传感器配置有：平装的64线激光雷达和16线激光雷达。其中，64线激光雷达用于道路路面采集。由于其扫描高度比较低，还需要一个斜向上装的16线激光雷
HNU君陌·2020-08-08 00:27

大三小学期进阶课程第五课：硬件开发平台介绍

第5课、apollo硬件开发平台介绍从自动驾驶研发的流程角度看，大致可以分为以下4个步骤：a)软件在环：软件在环是基于仿真和模拟的软件仿真，类似于赛车类游戏。即是在软件系统里仿真模拟出真实的道路环境如光照、天气等自然环境，开发者可将自动驾驶代码开发完毕后，在仿真系统内运行，测试是否可以实现目标。b)硬件在环：硬件在环是基于必要的硬件平台。在第一步的软件仿真结束后，将所有的仿真结果与传感器、计算单元
HNU君陌·2020-08-08 00:27

大三小学期进阶课程第十一课：业界的高精地图产品

第11课、业界的高精地图产品HEREHDLiveMap的四大特性(1)基础地图的设计：基础地图是高清实时地图的基础。采集车辆配有GPS、激光雷达、相机等，每天采集28T的数据量，精度可达厘米。基于激光雷达、相机，建立16线程的BaseMap。(2)众包更新（基于图像）：利用众包车辆传感器采集行车路径、车道标志、道路边缘、路标、路面标志等。结合卫星图像等多种数据源，保持高清地图的新鲜感。(3)在云计
HNU君陌·2020-08-08 00:27

大三小学期进阶课程第四课：开源模块讲解下

第4课、开源模块讲解下自动驾驶的核心问题——安全性百度Apollo的技术框架包括四层：线控车辆平台（ReferenceVehiclePlatform）、参考硬件平台（ReferenceHardwarePlatform）、软件开放平台（OpenSoftwarePlatform）、云端服务平台（CloudServicePlatform）。最底下一层是线控车辆平台（ReferenceVehiclePla
HNU君陌·2020-08-08 00:26

大三小学期入门课程第二课：高精度地图

地图作用：定位、预先规划无人驾驶汽车缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力，即无法根据所看到的东西和GPS在世界中确定自己的位置，无法轻松准确地识别障碍物、其他车辆。因此无人驾驶汽车技术需要高精度地图。高精度地图包含大量的驾驶辅助信息，最重要的信息是道路网的精确三维表征，如交叉路口布局和坐标位置。还有很多语义信息，如交通灯上不同颜色的含义高精度地图最重要的特征之一是精度。手机的导航地图只能到米，而高精
HNU君陌·2020-08-08 00:26

大三小学期入门课程第六课：规划

在规划中，我们通过结合高精度地图，定位和预测来构建车辆轨迹，规划的第一步是路线导航，侧重于如何从地图上的A前往B，在进行路线规划时，将地图数据作为输入并输出可行驶路径轨迹规划的目标是生成免碰撞和舒适的可执行轨迹，该轨迹由一系列点定义，每个点都有一个关联速度，和一个指示何时应抵达那个点的时间戳路线规划的目标是找到从地图上的A前往B的最佳路径，路线规划使用了三个输入，第一个输入为地图，Apollo提供
HNU君陌·2020-08-08 00:26

大三小学期入门课程第一课：无人驾驶概览

1级自动化系统：驾驶员辅助。车辆为驾驶员提供转向或加速支持，如巡航控制。驾驶员必须保持充分参与，但可以放弃对自治系统的一些控制2级自动化系统：部分自动化，车辆自动控制几项功能，如自动巡航控制和车道保持。驾驶员仍必须执行自治系统处理的任何功能3级自动化系统：有条件的自动化，车辆自主驾驶，但驾驶员必须准备在必要的时候随时接管。4级自动化系统：高度自动化，车辆控制驾驶体验的所有方面，而且不期望驾驶员的介
HNU君陌·2020-08-08 00:26

大三小学期进阶课程第一课：自动驾驶行业概述

第1课、自动驾驶行业概述全球出行的大趋势：(1)共享出行(2)新能源汽车(3)自动驾驶过去大家认为车的概念是「私家车+出租车」。Uber、滴滴助推了「共享出行」概念出现。但调查数据显示，汽车的利用率依然不高。在美国，解决了上下班通勤的问题后，车子95%的时间依然空置。停车位占据了24%的城市空间，给城市规划带了困扰。共享出行理念为解决这些问题提供了一个方向。新能源汽车在未来具有很大发展空间。对于中
HNU君陌·2020-08-07 23:00

大三小学期进阶课程第六课：无人车定位技术入门与应用

第6课、无人车定位技术入门与应用无人车的自动定位系统，简单来说，就是相对一个坐标系，无人车的自定位系统知道汽车的位置和姿态。这个坐标系可以是一个局部的坐标系，比如一个园区.采集这个园区的一些地图，随便定一个原点，这个局部坐标系已经建好，相对于这个坐标系来得到车辆的位置和姿态。坐标系也可以是一个全局的坐标系，比如全球坐标系，可以知道一个很精确的位置。位置和姿态分别有三个自由度。(1)位置对应X，Y，
HNU君陌·2020-08-07 23:00

大三小学期进阶课程第三十一课：Apollo感知之旅——传感器标定

第31课、Apollo感知之旅——传感器标定标定的目的(1)在选好、安装完传感器之后，需要对传感器进行标定。(2)标定的核心概念是得到传感器之间的相对位置，将不同传感器的数据在同一个坐标系中表示。(3)标定分为内参标定和外参标定。(4)内参是传感器自身性质，有些是厂家提供，有些需要自行标注，例如Camera焦距的定期矫正，Lidar中各激光管的垂直朝向角。(5)外参是传感器之间的相对位置和朝向，一
HNU君陌·2020-08-04 17:32

大三小学期进阶课程第三十四课：感知的未来

第34课、感知的未来Sensor迭代：(1)如果在自动驾驶的研究中，发现某一类传感器在感知或者其他模块中具有很大的价值。(2)那么，整个资本市场会投入很多人力、财力研发传感器。随着量产之后，传感器的成本就会大幅下降，更新换代就比较快。深度学习+仿真数据+AI芯片(1)深度学习已经证明了在感知中有很大的作用，但是计算量很大，专门研究车载AI芯片是对这一问题的很好解决方案。(2)现在很耗时的CNN模型
HNU君陌·2020-08-04 17:32

大三小学期进阶课程第三十三课：机器学习

第33课、机器学习机器学习里面存在一个普遍的假设，训练集和测试集是独立同分布的，如果测试和训练没有任何关系，测试效果是没有任何保证的。但是无人车感知的训练集是封闭的，而测试集是开放的。测试是在开放道路进行的，如果遇到新的障碍物，在训练中从来没见过，怎么处理？例如，在城市道路上很少见到卡车，但是高速会遇到很多卡车，而且卡车上的东西也很多，如果机器学习模型没见过这些障碍物，很有可能带来一些错误。无人车
HNU君陌·2020-08-04 17:32

大三小学期进阶课程第三十五课：课后思考

第35课、课后思考前面技术介绍时说的开放问题，大家可以思考。例如Cornercase的处理。(1)不同的算法的cornercase是不同的，在本项目中，cornercase个人感觉有两种可能①环境本身的边界，这是由于数据的边界性导致的，处理起来并不难。比如说对于邻近车道线边缘的处理，可以理解为规则造成的边界②环境相互之间接触的边界，这一类的界定就比较麻烦，比方说在面对人行横道的时候，在什么范围内刹
HNU君陌·2020-08-04 17:32

大三小学期进阶课程第三十二课：感知算法

第32课、感知算法点云感知(1)点云障碍物感知的主要任务是感知障碍物的位置、大小、类别、朝向、轨迹、速度等。核心是点云检测分割技术，可以用启发式算法NCut和深度学习算法CNNSeg完成。启发式方法：Ncut(1)Ncut算法的基本思想是基于空间平滑性假设，即空间上接近的点来自同一个障碍物。首先，利用地图信息对点云进行预处理，例如去掉感兴趣区域之外的点云，降低点云图的复杂度。然后根据预处理后的点云
HNU君陌·2020-08-04 17:32

大三小学期进阶课程第二十六课：ROS原理3

第26课、ROS原理3TF坐标系转换(1)为什么需要TF坐标系转换？因为自动驾驶使用的ROS架构是一个松耦合关系，每个节点独立运行，节点有一套自己的XYZ坐标系，当把他们组装到一块时，每个节点的坐标系都是相对独立的，但整个自动驾驶系统需要把每一个节点所使用的信息和一些参数转化到同一个世界坐标系里。TF节点就提供了对应的坐标系转换功能，TF消息也是通过基于Message的订阅和发布消息来完成的。(2
HNU君陌·2020-07-29 23:35

大三小学期进阶课程第二十四课：ROS原理1

第24课、ROS原理1ROS的不足(1)大数据传输性能瓶颈：实验性项目里面采用的Topic是Message，数据量是比较小的，可能只有几K或者最多1~2MHZ，但在实际自动驾驶场景里面数据量非常大。例如Lidar一帧数据大概是7M，一秒钟10帧，就会产生70M/S的流量；一个Camera按5M计算，四个Camera就是20M，如果是按10HZ计算一秒钟会产生200M左右的数据。ROS架构对大数据传
HNU君陌·2020-07-29 23:35

大三小学期进阶课程第二十三课：ROS概述

第23课、ROS概述ROS是2007年在斯坦福大学里面的一个实验室学生开发出来的一套机器人通用的一个框架，2013年被纳入OSRF机构统一管理，如今被很多公司和大学的研究所广泛地使用到一些科研项目中。ROS有5个比较明显的特征如下：(1)点对点：两个Node之间进行消息通讯是一个点对点的行为。(2)它支持分布式：在部署多机之间的消息通讯时，ROS提供了一个天然的支持。(3)它是跨语言，它并不关注每
HNU君陌·2020-07-29 23:35

大三小学期进阶课程第二十五课：ROS原理2

第25课、ROS原理2ApolloROS对ROS的改进，去中心化网络拓扑(1)去中心化网络拓扑的原因ROS是以Rosmaster节点管理器建立起来的一个P2P拓扑网络，这种拓扑网络有很明显的优势，如下：①节点之间相互独立，容错性比较强。②每个模块用不同的语言去开发，对其它的模块是透明的，其它模块不用关注和它通信的数据节点以及模块使用什么语言来开发。③模块开发之间是比较解耦合的，你只要定义好使用To
HNU君陌·2020-07-29 23:35

大三小学期进阶课程第二十二课：ROS背景介绍

第22课、ROS背景介绍自动驾驶系统包括障碍物检测、行为决策、路径规划等一系列复杂的工程模块，同时还要支持激光雷达、相机、GPS等一系列传感器的实时数据收集和实时处理。如何将这些功能模块相互独立又相互交互集成一起，构建成一个稳定的自动驾驶系统是一个巨大的挑战，也是自动驾驶计算框架所承载的基本功能。首先自动驾驶系统还处在一个快速发展的阶段，算法和整体方案还在持续迭代优化。使用框架开发，可以将更多的精
HNU君陌·2020-07-29 23:04

局部变量太大导致栈溢出

在做大三小学期项目时，需要一个750x750的矩阵。于是在栈中定义了一个二维数组。
unclerunning·2020-06-27 10:53

实习面试经——京东，新浪，滴滴，快手，转转，字节跳动

本来想着拿到offer就来写的，结果拖到现在，想着大三小学期之后，先找到一份实习，有个实习经历，秋招更容易一些，所以从7月中旬一直找到七月底，两周，终于找到了，按照时间顺序，慢慢来。
qq_38829768·2020-06-20 21:32

大三小学期《Imail - 我邮》Android安全传输应用软件工程实践总结

第二次软件工程小学期终于在即将步入大三之前结束，这次小学期两个礼拜不到，工程期更短，安全领域，题材更专业，做了队长，压力更大。但是这一次短期高效的Android应用层开发学习也着实给我自己及跟的项目及时奠定了基础和信心，也给即将步入的大三的我一个心理准备，以及再次让我探底什么是自己的极限，技术承受的，也是心理承受的。1.      组队。每一次组队，不同的队友，我都希望有好的关系和氛围，毕竟个体矛
tongcpp·2011-09-02 23:00
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