Apollo无人车

无人驾驶入门2：高精度地图

第二课：高精度地图课程简介：了解高精度地图的实现逻辑，这是Apollo定位、感知、规划模块的基础。
tangf2004·2022-12-15 22:56

一.无人车导航：CMU团队开源自主导航和规划算法框架

之前的文章汇总：多传感器融合SLAM部分：开源框架测试一：TixiaoShan最新力作LVI-SAM(Lio-SAM+Vins-Mono)，基于视觉-激光-惯导里程计的SLAM框架，环境搭建和跑通过程_goldqiu的博客-CSDN博客二.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---介绍及其演示_goldqiu的博客-CSDN博客八.激光SLAM框架学习之LeGO-LOAM框架---框架介绍和运行
goldqiu·2022-12-15 14:40

零售业转型升级，一个方法快速解决

新零售时代，各类传感器、物联网、机器人、无人机、无人车、实时大数据分析、人工智能等技术正在掀起一场“零售终端大改造”。
泛地缘科技·2022-12-15 12:16

python预测控制_自动驾驶控制请问有哪位做过基于c++的模型预测控制来做轨迹跟踪控制吗？...

重新修改下吧，增加一些mpcActiveSetSolver的细节关于qpoases或者osqp的使用就不说了，具体参考apollo的代码(osqp用于mpc参考apollo6.0及以上版本的代码)。
彷徨彷徨333·2022-12-15 08:14

【基础推导】MPC控制器及其车辆模型详细推导 （附代码链接及详细推导说明）

0.参考与前言Python代码：githubAtsushiSakai/PythonRoboticsC++代码：githubjchengai/gpir/mpc_controller相关参考博文：无人车系统
Kin__Zhang·2022-12-15 08:12

基于多线程ndt配准的定位

一、前言对于室外无人车而言，如果在运行过程中了解自身在真实物理世界中的位姿是智能驾驶导航系统的先决条件，定位精度会直接影响到智能驾驶导航精度。
Code-Fan·2022-12-15 08:12

控制学习记录

LQR相关apollo动力学1Apollocontrol模块横向控制原理及核心代码逐行解析MPC相关apollo_mpc解析1apollo_mpc解析2路径规划中不得不知的OSQPSimulink搭建MPC
v_v ^_^·2022-12-14 23:13

Apollo MPC横纵向耦合控制学习笔记

先上参考链接【运动控制】Apollo6.0的mpc_controller解析ApolloMPCOSQPSolver详细的车辆横向动力学模型推导参考我另一篇博客Apollocontrol模块横向控制原理及核心代码逐行解析因为和上述链接里
wujiangzhu_xjtu·2022-12-14 23:41

自动驾驶控制（Control）模块——待完善

一般将控制分为横向、纵向：（待完善）PID、Stanly、PurePueruit（纯预瞄）LQR、MPCApolloMPCOSQPSolver_cyytum的博客-CSDN博客_mpcosqp求解器Apollo
牛仔很忙^·2022-12-14 23:33

Apollo（分布式配置中心）核心概念及核心功能介绍

Apollo（阿波罗）是携程框架部门研发的分布式配置中心，能够集中化管理应用不同环境、不同集群的配置，配置修改后能够实时推送到应用端，并且具备规范的权限、流程治理等特性，适用于微服务配置管理场景。
智慧浩海·2022-12-14 21:33

Apollp自动驾驶实践01——导论&硬件系统

Apollp自动驾驶实践——从Apollo开发套件循迹开始00导论自动驾驶系统集车辆学、人工智能、计算机科学、自动控制等多学科应用于一体，是一个非常复杂的系统。
世界围绕爱转动·2022-12-14 20:21

使用mmdetection做实例分割

使用mmdetection做实例分割2022华为开发者大赛·无人车挑战赛，初赛使用mmlab的mmdetection作为baseline。基于baseline训练自己的网络完成实例分割。
京雨·2022-12-14 13:56

【Apollo自动驾驶源码解读】车道线的感知和高精地图融合

模式选择在modules/map/relative_map/conf/relative_map_config.pb.txt文件中对模式进行修改：lane_source:OFFLINE_GENERATED存在两种模式：OFFLINE_GENERATED和PERCPTION当使用前者时高精地图和感知进行融合使用后者时只是用感知生成相对地图本文只讨论前者函数入口文件路径：modules/map/rela
铃灵狗·2022-12-14 12:54

VC++游戏杆编程——使用消息响应方式

最近搞无人车控制，现成带摇杆的高亮高分平板大好几万，不划算，准备自己搞一套。
睡不瞑目·2022-12-14 10:08

网络摄像机VC++二次开发编程

网购一网络摄像机，准备用于无人车，文档只有例程没有详细的SDK使用，看了一下例程，先搞明白了实时预览的代码。摄像机支持标准协议，这种网络摄像机使用都差不多。
睡不瞑目·2022-12-14 10:08

Apollo planning之hybrid A*

目录1hybridA*的介绍2代码解读3算法细节3.1ValidityCheck3.2GenerateDpMap3.3AnalyticExpansion3.4CalculateNodeCost1hybridA*的介绍hybrid_a_star的目标是在开放空间中产生粗轨迹。Hybrid_a_star包含node3d、grid_search、reeds_shepp_path和hybrid_a_sta
无意2121·2022-12-12 22:43

混合A*算法研究

本文从专业的角度探讨一下无人车运动规划中著名的混合A星（HybridAStar）方法，首先我们最关心的两个问题是：●混合A星适用于什么场景？存在障碍物的环境，低速、有运动约束的机器人或无人车。
致守·2022-12-12 22:11

Apollo学习笔记（14）混合A*

本文不做具体的细节描述，网上各位大神的文章都很好，本文仅仅作为记录。这里先奉上大神的链接：https://www.cnblogs.com/chuninggao/p/7281122.htmlhttps://blog.csdn.net/robinvista/article/details/106279968https://zhuanlan.zhihu.com/p/122544884https://zh
碎步の流年·2022-12-12 22:10

Apollo Open Space Planner及Hybrid A* 算法入门浅析

下图是Apollo中OpenSpacePlanner框架：可以看出，其中HybridA*在路径生成中扮演了重要角色。
牛仔很忙^·2022-12-12 22:39

百度apollo planning代码学习-Apollo\modules\planning\lattice\trajectory_generation\Trajectory1dGenerator类详解

概述Trajectory1dGenerator类是apolloplanning模块下modules\planning\lattice\trajectory_generation\trajectory1d_generator.cc
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:55

Apollo6.0代码Lattice算法详解——Part4:计算障碍物ST/SL图

Apollo6.0代码Lattice算法详解——Part4:计算障碍物ST/SL图0.前置知识1.涉及主要函数2.函数关系3.部分函数代码详解3.1lattice_planner.cc中代码部分3.2函数
陳林325·2022-12-12 19:55

阿波罗 planning代码-modules\planning\lattice\trajectory_generation\PiecewiseBrakingTrajectoryGenerator类详解

概述PiecewiseBrakingTrajectoryGenerator类是apolloplanning模块下modules\planning\lattice\trajectory_generation
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:25

百度apollo自动驾驶planning代码学习-Apollo\modules\planning\lattice\behavior\PredictionQuerier类代码详解

概述PredictionQuerier类是apolloplanning模块下modules\planning\lattice\behavior\prediction_querier.cc/.h实现从类名来看
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:24

百度apollo planning-Apollo\modules\planning\lattice\trajectory_generation\EndConditionSampler类详解

概述EndConditionSampler类是apolloplanning模块下modules\planning\lattice\trajectory_generation\end_condition_sampler.cc.cc
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:24

Lattice Planner从学习到放弃（二）：二次规划的应用与调试

静态障碍物的引入二.单车道场景中面向静态障碍物的避让1.轨迹规划2.轨迹实车执行效果之失败案例三、调试过程记录1.代码缺失与完善2.参数的调整总结前言前情提要：LatticePlanner从学习到放弃盲目激情的移植apollo
WangN2·2022-12-12 19:24

百度apollo自动驾驶planning代码学习-Apollo\modules\planning\common\Obstacle类代码详解

概述Obstacle类是apolloplanning模块下modules\planning\common\obstacle.cc/.h实现从类名来看，应该是障碍物类，将一个障碍物的所有相关信息封装成这个类
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:54

基于Frenet坐标系的无人车轨迹规划详解与实现

目的本文详细讲解Frenet坐标系中的无人车轨迹规划方法，并探讨在ROS下的代码实现，先看下仿真的效果。
robinvista·2022-12-12 19:52

一文详解Apollo7.0 预测模块及相关技术

引言自动驾驶主车（AutonomousDrivingCar，ADC）行驶时，周围的车辆及行人在接下来的几秒内将要做什么？是否有碰撞的可能？这对于实现安全的自动驾驶而言至关重要，这也是自动驾驶领域中的轨迹预测模块的问题：对周边车辆、行人在接下来数秒时间的多种行为状态进行预测，进一步影响主车的路径规划。近几年中自动驾驶行为预测领域很火的一种方式是——采用类似VectorNet（《VectorNet:E
山水之间2018·2022-12-12 19:22

Apollo 中 Planning 模块的框架

Apollo的planning模块，有很多值得学习和借鉴的地方。但是整个模块非常庞大，只有理清框架之后，才便于对场景（决策）和规划算法进行逐个击破。
牛仔很忙^·2022-12-12 19:22

Apollo规划模块：lattice算法原理解析

文章目录一、概述二、算法思想三、算法流程1、主要流程2、原理解析三、应用场景：一、概述Apollo规划模块以预测模块、routing模块、高精地图和定位的结果作为输入，输出一条平稳、舒适、安全的轨迹，下游交给控制模块去执行
执着且专注·2022-12-12 19:22

百度 Apollo 轨迹规划技术分享笔记

以下内容来源于百度Apollo开发者社区的分享会老师简介张雅嘉，百度高级架构师，百度Apollo平台规划方向技术负责人。印第安纳大学计算机科学博士，从事机器人运动规划方向。
致守·2022-12-12 19:22

Baidu Apollo代码解析之s-t图的创建与采样（path_time_graph)

百度Apollo中使用Frenet坐标系下的s-t图来帮助分析障碍物的状态（静态、动态）对于自车轨迹规划的影响。
linxigjs·2022-12-12 19:52

Apollo_Lattice palnner

引言：Apollo中在2.5版本就引入了Latticepalnner，该算法基于Frenet坐标系，通过采样的方式生成轨迹。
牛仔很忙^·2022-12-12 19:51

星火计划学习笔记——第二讲（Apollo自动驾驶调试及仿真实践）

目录1.自动驾驶开发流程2.Apollo调试工具的使用2.1启动Dreamview2.2播放数据包2.3PNCMonitor2.4CyberMonitor2.5日志2.6本章小结3.Apollo仿真工具的使用
yuan〇·2022-12-12 18:02

星火计划学习笔记——第三讲（Apollo Cyber RT 模块详解与实战）

目录1.CyberRT诞生的背景1.1开发者们希望系统可以在实时操作系统上运行：1.2CyberRT在Apollo中的位置CyberRT的优势1.3RealTimeOS与CyberRT的比较1.4Cyber
yuan〇·2022-12-12 18:02

Apollo星火计划学习笔记第五讲——Apollo感知模块详解实践1

Apollo学习笔记零、目录一、感知的作用二、常见传感器介绍2.1相机2.2激光雷达2.3摄像头和激光雷达比较2.4毫米波雷达2.5部署方案三、传感器标定3.1坐标系3.2内参和自标定3.3Camera2Camera3.4LiDAR2LiDAR3.5Radar2LiDAR3.6Camera2LiDAR3.7
我宿孤栈·2022-12-12 18:01

Apollo星火计划学习笔记——第五讲Part1 Apollo感知模块详解与实践

引言课程内容和学习目标：了解自动驾驶感知的定义和作用熟悉感知涉及的主要传感器和其特性，了解其数据结构了解传感器有关的坐标系和感知标定的原理和作用熟悉感知的工作流程，了解感知算法框架1.感知的作用感知：是对感官信息的组织、识别和解释以表示和理解所呈现的信息或环境自动驾驶感知：涉及车辆传感器收集数据并将这些数据处理成对车辆周围世界的理解，为后续PnC模块提供必要信息感知获取的信息：（1）静态环境结果路
isGYya·2022-12-12 18:29

Apollo星火计划学习笔记——第二讲 自动驾驶调试及仿真实践

引言你认为自动驾驶开发工程师的工作环境是什么样子的？是需要每天都待在车上调试吗？以上三幅图分别表示：自动驾驶车辆的全貌、安全员视角、测试工程师视角并非所有自动驾驶工程师都需要在车上进行工作1.自动驾驶的开发流程自动驾驶路测工程师在执行道路测试过程中，发现自动驾驶车辆在红绿灯路口存在偶发性停车不启动的问题，那么他应该怎么办？在路测工程师做路测时会开启录制数据包的功能，因此当测试工程师发现问题的时候，
isGYya·2022-12-12 18:29

Apollo星火计划学习笔记——第四讲Part2 Apollo定位模块详解与实践

引言内容概要，学习目标了解自动驾驶定位的作用熟悉常见的自动驾驶定位方法掌握整个Apollo定位模块框架独立开发定位模块1.定位的作用1.1定位及其相关知识点定位：获取当前的地理位置信息，通常要通过地图来记录和表示
isGYya·2022-12-12 18:29

Apollo星火计划学习笔记——第一讲 使用Apollo学习自动驾驶

引言如何学习自动驾驶？自动驾驶是集车辆、计算机、电子电气、人工智能、通信等多学科应用为一体的的复杂系统。针对自身专业背景结合自动驾驶发展进行学习；自动驾驶是通过智能系统来驾驶汽车从而取代了驾驶员，因此学习自动驾驶需要理解人类驾驶员驾驶汽车的过程。自动驾驶与人工驾驶人工驾驶流程：短期记忆长期记忆动机开车经验决策控制执行自动驾驶流程：PerceptionLocalizationHDMapRouting
isGYya·2022-12-12 18:28

星火计划学习笔记——第五讲（Apollo自动驾驶定位技术）

一对孪生兄弟1.2参考系1.3定位的作用2.定位用到的算法2.1GPS2.1.1GPS原理2.2RTK(GPS的扩展)2.3惯性测量单元2.4GNSS2.5先验地图定位2.6NDT算法2.7实时定位和建图3.Apollo
yuan〇·2022-12-12 18:25

学习笔记：星火第一讲-使用Apollo 学习自动驾驶

星火第一讲-使用Apollo学习自动驾驶引言如何学习自动驾驶？自动驾驶是集车辆、计算机、电子电气、人工智能、通信等多学科应用为一体的的复杂系统。
天马云间·2022-12-12 18:25

Apollo Planning（一）

规划(planning)模块的作用是根据感知预测的结果，当前的车辆信息和路况规划出一条车辆能够行驶的轨迹，这个轨迹会交给控制(control)模块，控制模块通过油门，刹车和方向盘使得车辆按照规划的轨迹运行。规划模块的轨迹是短期轨迹，即车辆短期内行驶的轨迹，长期的轨迹是routing模块规划出的导航轨迹，即起点到目的地的轨迹，规划模块会先生成导航轨迹，然后根据导航轨迹和路况的情况，沿着短期轨迹行驶，
whuzhang16·2022-12-12 15:03

Apollo Planning（二）

一、OnLanePlanning每次Planning会根据以下2个信息作为输入来执行：Planning上下文信息Frame结构体(车辆信息，位置信息等所有规划需要用到的信息，在/planning/common/frame.h中)1.1初始化OnLanePlanning的初始化逻辑在Init中，主要实现分配具体的Planner，启动参考线提供器(reference_line_provider_)，代
whuzhang16·2022-12-12 15:03

百度apollo自动驾驶planning代码学习-Apollo planning/common/path/FrenetFramePath类代码解析

鉴于Apolloplanning模块代码量较大，将Apollo/modules/planning路径下的代码逐个击破，先从简单的开始。最后会对Apolloplanning模块进行一个系统的整理总结。
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 15:02

百度Apollo决策规划理解

Apollo系统与Planning模块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）。
倔强的皮卡丘啊·2022-12-12 15:02

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (16):SPEED_HEURISTIC_OPTIMIZER 速度动态规划中

一、概述SPEED_HEURISTIC_OPTIMIZER是lanefollow场景下，所调用的第12个task，属于task中的optimizer类别，它的作用主要是：apollo中使用动态规划的思路来进行速度规划
自动驾驶Player·2022-12-12 15:01

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (18):SpeedDecider 障碍物纵向决策上

一、概述SpeedDecider是lanefollow场景下，ApolloPlanning算法所调用的第13个task，属于task中的decider类别它的作用主要是：1、对每个目标进行遍历，分别对每个目标进行决策
自动驾驶Player·2022-12-12 15:01

apollo自动驾驶进阶学习之：Planning模块全场景约束参数解析及调试思路

总结：Planning模块根据routing（导航模块），prediction（感知模块）感知的周围环境信息，以及地图定位导航信息为自动驾驶车辆规划出一条运动轨迹（包含坐标，速度，加速度，jerk加加速度，时间等信息），然后将这些信息传递给控制模块。本部分相关参数表文章目录本部分相关参数表总体思路1、修改内容1.1对最高车速限速位置：1.2对最高加速度限速位置：2、相关描述及作用总体思路1、修改内
ss_helloworld·2022-12-12 15:01

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (11): PathAssessmentDecider

PathAssessmentDecider是lanefollow场景下，所调用的第6个task，属于task中的decider类别它的作用主要是：选出之前规划的备选路径中排序最靠前的路径；添加一些必要信息到路径中ApolloPlanning
自动驾驶Player·2022-12-12 15:31
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