Apollo无人车

Apollo星火计划学习笔记第四讲2——高精地图定位模块

Apollo学习笔记零、目录一、定位的作用二、定位用到的算法2.1GPS2.2IMU2.3GNSS(GPS+IMU)2.4先验地图定位2.5实时定位和建图2.6小结三、Apollo定位框架介绍3.1Apollo
我宿孤栈·2022-12-11 13:18

Apollo星火计划学习笔记——第四讲Part 1 Apollo自动驾驶高精度地图

引言内容概要，学习目标了解高精度地图在自动驾驶的作用熟悉高精度地图制作方法掌握整个Apollo高精度地图框架独立开发高精度地图模块1.高精度地图的作用1.1什么是高精度地图？
isGYya·2022-12-11 13:16

Apollo星火计划学习笔记|L5 Routing简介

系列文章目录L1Apollo平台安装L2CyberRT学习L5Routing简介目录系列文章目录Routing介绍地图引擎格式算法ApolloRouting模块代码demoRouting介绍Routing
David小伟同学·2022-12-11 13:44

星火计划学习笔记——第四讲上（Apollo自动驾驶高精地图）

1.3高精度地图面临的挑战和问题2.高精度地图的介绍2.1如何制作高精度地图2.2地图采集2.3地图制作2.4地图标注2.5地图保存3.Apollo高精度地图3.1文件位置3.2格式种类及意义3.2.1
yuan〇·2022-12-11 13:12

百度Apollo基础入门（感知与融合）

这里写目录标题1.计算机视觉1.1摄像头图像1.2激光雷达图像（lidar）2.Apollo感知2.1信号灯分类（HDmap+摄像头）2.2Apollo使用YOLO来检测车道线和动态物体2.3传感器数据比较
半甜田田·2022-12-10 07:49

路径平滑算法

基于优化的路径平滑一、APOLLO参考性平滑方法参考线平滑，高精地图给出的道路中心线的平滑性往往都
lijiaming550·2022-12-09 22:27

【人工智能】无人车系统仿真软件-PreScan

自重驾驶的核心不是传感器，不是导航、不是自动控制，而是仿真。——无水先生PreScan功能|TASSInternational(siemens.com)目录一、前言二、计算机仿真器软件2.1常见仿真器种类2.2驾驶仿真特点2.3软件仿真优缺点三、prescan官网四、prescan软件仿真功能介绍4.1传感器模型4.2地面实况传感器4.3场景4.4机动控制五、prescan仿真流程5.1车辆行驶环
无水先生·2022-12-09 22:57

自动驾驶路径规划五大常用算法（Dijkstra/人工势场/图搜索等）

规划是指无人车为了到达某一目的地而做出决策和计划的过程，其规划出来的轨迹是带
自动驾驶之心·2022-12-09 22:26

Apollo planning之PiecewiseJerkPathOptimizer

目录1分段加加速度路径优化概览1.1输入，输出代码1.2论文摘要2优化过程的详细数学理论2.1SmoothDrivingGuideLineGeneration2.2PathPlanninginaFrenetFrame2.3PathBoundaryDecisionandComputation2.4PathOptimization2.5VariableBoundaryEstimationforKine
无意2121·2022-12-09 15:32

实时障碍更新 局部路径寻优算法 矢量地图数据 局部路径规划解集_路径规划五种算法简述及对比...

路径规划部分在无人车架构体系当中分属控制或决策部分，如图1，是实现无人化驾驶的关键技术之一。
weixin_39636164·2022-12-09 15:32

Apollo学习笔记（24）基于采样的路径规划算法

之前的文章都是基于搜索的路径算法，这两天在又学习了一下基于采样的路径规划算法，这里做一下记录，最后会奉上大神的链接基于采样的路径规划算法大致可以分为综合查询方法和单一查询方法两种。前者首先构建路线图，先通过采样和碰撞检测建立完整的无向图，以得到构型空间的完整连接属性，再通过图搜索即可得到可行的路径。后者则从特定的初始构型出发局部建立路线图，在构型空间中延伸树型数据结构，最终使它们相连。其中，综合查
碎步の流年·2022-12-09 15:31

自动驾驶算法详解(3): LQR算法进行轨迹跟踪，lqr_speed_steering_control( )的python实现

如果对自动驾驶规划、控制、apollo算法细节、感知融合算法感兴趣，可以关注我的
自动驾驶Player·2022-12-09 15:01

Apollo_路径优化

与之前EM规划和Lattice规划不同，Apollo5.0版本使用的路径规划，更加的灵活方便，原因主要是采用了数值优化的思想，通过边界约束等，保证了密集障碍物场景的灵活性。
牛仔很忙^·2022-12-09 15:01

Apollo路径规划学习

Apollo路径规划入门规划简介路线规划轨迹规划将地图转为图形路径查找算法：A*轨迹生成Frenet坐标系路径-速度解耦规划路径规划速度规划路径生成与选择ST图速度规划优化路径-速度规划的轨迹生成Lattice
pipi_ya·2022-12-09 15:01

Apollo path_bounds_decider解析

PathReuseDecider是lanefollow场景下，所调用的第4个task，它的作用是采用重决策方式来生成fallback、pullover、changelane、borrowlane四种场景下的path_bound。代码逻辑分析：proc(frame,reference_line_info)，frame存储referencelineinfo信息，从referencelineinfo->
bupt_yan·2022-12-09 15:01

apollo学习之---planning理论到实践（5-1）---路径规划理论学习

文章目录1、参考资料2、算法解析1、参考资料PiecewiseJerkPathOptimizer动态规划及其在Apollo项目Planning模块的应用BaiduApollo代码解析之EMPlanner
ss_helloworld·2022-12-09 15:01

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (10)：PiecewiseJerkPathOptimizer

optimizer类别它的作用主要是：1、根据之前decider决策的referenceline和pathbound，以及横向约束，将最优路径求解问题转化为二次型规划问题；2、调用osqp库求解最优路径；ApolloPlanning
自动驾驶Player·2022-12-09 15:30

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (7): PathReuseDecider

lanefollow场景下，所调用的第2个task，它的作用主要是换道时：根据横纵向跟踪偏差，来决策是否需要重新规划轨迹；如果横纵向跟踪偏差，则根据上一时刻的轨迹生成当前周期的轨迹，以尽量保持轨迹的一致性ApolloPlanning
自动驾驶Player·2022-12-09 15:00

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (8): PathLaneBorrowDecider

ApolloPlanning决策规划系列文章ApolloPlanning决策规划代码详细解析(1)：Scenario选择ApolloPlanning决策规划代码详细解析(2)：Scenario执行ApolloPlan
自动驾驶Player·2022-12-09 15:00

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (9): PathBoundsDecider

ApolloPlanning决策规划系列文章ApolloPlanning决策规划代码详细解析(1)：Scen
自动驾驶Player·2022-12-09 15:00

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (4)：Stage逻辑详解

之前的章节讲到，Apollo在每个palnning周期首先决策当前处于哪个场景Scenario下面的哪个状态stage当中，本章节以最常用的LaneFollowStage为例，介绍了Stage如何注册task
自动驾驶Player·2022-12-09 15:30

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (5)：规划算法流程介绍

之前的章节介绍了planning模块的整体框架，经过scenario与stage的选择，便进入了具体的task任务，由一系列配置好的task组成了具体的规划算法，本章以apollo中的PublicRoadPlanner
自动驾驶Player·2022-12-09 15:30

自动驾驶算法详解(1) : Apollo路径规划 Piecewise Jerk Path Optimizer的python实现

本文作为ApolloPlanning决策规划代码详细解析系列文章的补充，将使用Python代码以及anaconda环境，来实现Apollo决策规划Planning模块里的PiecewiseJerkPathOptimizer
自动驾驶Player·2022-12-09 15:59

2022百度ApolloDay技术开放日：文心大模型在自动驾驶感知中的落地应用

2数据处理大模型技术是自动驾驶行业近年的热议趋势，但能否落地应用、能否用好是关键难题。百度自动驾驶依托文心大模型特色优势，率先实现技术应用突破。百度自动驾驶技术专家王井东表示：文心大模型-图文弱监督预训练模型，背靠文心图文大模型数千种物体识别能力，大幅扩充自动驾驶语义识别数据，如：特殊车辆（消防车、救护车）识别、塑料袋等，自动驾驶长尾问题解决效率指数级提升；此外，得益于文心大模型-自动驾驶感知模型
自动驾驶小学生·2022-12-09 01:20

基于wsl的Apollo环境配置

目录一、安装linux系统二、下载dockerdesktop三、获取源码编译镜像四、验证修改显示ip获取数据包一、安装linux系统这儿为了方便我选择的是windows下的wsl，ubuntu版本选择了18.04，具体如何安装网上还是有很多教程，很简单就不说了，wsl记得升级为wsl2版本。二、下载dockerdesktop因为使用的是wsl,所以只需要在windows下载安装好dockerdes
在努力的松鼠·2022-12-09 00:32

kitti之ros可视化_学习笔记--第12课：无人车和侦测盒物体的轨迹显示

环境：ubuntu16.04，ros-kinetic，python2，vscode，opencv，rviz概要：这节课笔记，接着上一节课的笔记，给所有侦测盒添加轨迹显示，注意无人车的轨迹显示也是有的。
鸿_H·2022-12-08 11:25

聚观早报 | 滴滴被处罚 80.26 亿元；百度发布第六代量产无人车

今日要闻：滴滴被处罚80.26亿元罚款；百度发布第六代量产无人车ApolloRT6；特斯拉出售比特币资产，套现近10亿美元；字节跳动估值跌破3000亿美元；哪吒汽车完成超30亿元D3轮融资滴滴被处罚80.26
聚观365·2022-12-07 21:47

车道线数据集

常用的公开车道线数据集合ApolloScape论文:TheApolloScapeOpenDatasetforAutonomousDrivinganditsApplication简介:百度2018年公开（
zsffuture·2022-12-07 18:58

奔赴无人之境 百度Apollo Day全景化展示百度自动驾驶技术领军实力

来源：Apollo智能驾驶10月28日，首场以“奔赴无人之境”为主题的百度“ApolloDay”技术开放日在北京举办。
智能交通技术·2022-12-07 13:51

全球无人驾驶大洗牌，百度Apollo Day宣告Robotaxi进入2.0时代

作者| 德新编辑| 王博1.全球无人驾驶大洗牌，Robotaxi越发向头部聚集全球无人驾驶落地正呈现两幅面孔。随着资本热潮褪去，一部分公司在资金和研发上已经难以为继，Robotaxi落地的资源和希望，正无限向头部公司聚集。10月，Argo宣告关闭，员工将分流至福特和大众，并转向量产自动驾驶的研发；9月，AuroraInnovation寻求出售，目前市值已跌至15亿美元，不足其鼎
HiEV·2022-12-07 13:47

激光雷达-相机 联合标定理论知识及教程汇总

这部分的理论概况我感觉apollo那个课讲得还可以知乎有一个大佬非常详细总结，汇总了很多的教程（不过有些过于简单，没太大必要都看）Camera-LIDAR联合标定方法总结-知乎我这里主要是对其他博客的一些个人理解
qqsuiying·2022-12-07 13:17

Apollo 应用与源码分析：Monitor监控-软件监控-进程存活监控-process_monitor

目录流程代码分析获取可以运行的进程的信息检查HMI的模块信息检查被监控的组件检查其他组件判断进程状态UpdateStatus流程代码classProcessMonitor:publicRecurrentRunner{public:ProcessMonitor();voidRunOnce(constdoublecurrent_time)override;private:staticvoidUpdat
Ym影子·2022-12-07 13:45

Planning-Apollo6.0 planning module protobuf定义

Planningmodule是自动驾驶的决策模块,会收集其他模块的所有信息进行综合决策,Apollo开源系统的架构如下:Planning会订阅感知,预测,地图,导航,定位,底盘,HMI(Pad),Storytelling
小作坊钳工·2022-12-07 13:44

自动驾驶感知数据闭环简析

Apollo是百度发布的向汽车行业及自动驾驶领域合作伙伴提供的软件平台，不仅在全球各种权威自动驾驶榜单
九章智驾·2022-12-07 13:12

自动驾驶：2022 apollo day 观后感（二）

自动驾驶：2022apolloday观后感（二）TOPICTWO：自动驾驶地图：Apollo的实践和思考（黄际洲）地图需求升级自动驾驶规划方向轻成本，重体验轻成本重体验安全：舒适度出行效率新一代地图注：
Felaim·2022-12-07 13:09

安卓平台及windows平台上基于Gazebo仿真器的px4遥控控制

这里写自定义目录标题安卓平台及windows平台上基于Gazebo仿真器的px4遥控控制数据链路描述安卓平台简介安卓平台四旋翼无人机控制安卓平台固定翼无人机控制安卓平台无人车控制安卓遥控器实物控制桌面平台遥控图形界面桌面平台四旋翼无人机控制桌面平台无人车控制图像传输通信格式指令传输通信格式安卓平台及
tiandajiang·2022-12-07 12:37

123节点算例

想了解详情请下载附件http://www.apollocode.net/a/938.html
看个人资料·2022-12-06 17:23

基于ROS的自动驾驶 激光雷达点云物体检测 项目实战

前言：基于Apollo的preception与Autoware的lidar_apollo_cnn_seg_detect模块，并详细记录ROS系统上进行实时检测全部流程和踩坑，文章最后附上rosbag和rosbag
用券买土豆·2022-12-06 09:37

论文-Baidu Apollo EM Planner

一.介绍开发了Apollo平台；HD地图提供高精度地图;预测
yu_明明明皓·2022-12-06 00:57

Apollo规划模块：EM planner算法原理解析（EM论文研读）

文章目录一、算法概述1、Apollo框架简述2、Emplaner算法概述二、算法思想1、多车道策略2、路径速度迭代算法3、决策和交通规则4、EM算法原理流程：三、算法流程1、多车道策略的EM规划器框架2
执着且专注·2022-12-05 23:52

Apollo EM Planner阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/abs/1807.08048论文类型：MotionPlanning目录：文章目录简介多车道EMPlanner框架整体框架多车道策略路径-速度迭代算法决策和交通规则约束车道级EMPLanner框架整体框架SL和ST投影（E-step）SL投影ST投影DP路径（M-step）样条QP路径（M-step）DP速度求解（M-step）QP速度求解（M-step
qyshen815·2022-12-05 23:21

非线性优化求解器IPOPT

目录1、IPOPT的安装（简洁版本）2、IPOPT测试案例3、ADOL-C的使用4、CppAD的使用5、IPOPT的initialgauss以及warmstar参考链接：优化，在Apollo规划模块中占据了重要的地位
牛仔很忙^·2022-12-05 23:20

Baidu Apollo代码解析之EM Planner中的QP Path Optimizer 3

大家好，我已经把CSDN上的博客迁移到了知乎上，欢迎大家在知乎关注我的专栏慢慢悠悠小马车（https://zhuanlan.zhihu.com/duangduangduang）。希望大家可以多多交流，互相学习。本节主要分析optimization中的kernel，即要优化的目标，其实就是costfunction，整体以的形式呈现，由很多部分组成。在EMPlanner的论文中，主要有4部分，如下式。
linxigjs·2022-12-05 23:19

EM规划器：EMPlanner

Planning的核心，主要的任务是根据：感知模块Perception和预测模块Prediction得到的障碍物以及未来时间(e.g.5s内)的运动轨迹当前路况，禁停区、减速带、停车标志、人行横道等等来最终规划无人车的最优行驶路径
旅途者0107·2022-12-05 23:19

基于Baidu Apollo EM Planner的决策规划算法总结

基于BaiduApolloEMPlanner的决策规划算法总结EMPlannerFrameworkEMPlanner是Apollo决策规划模块的核心架构，其核心思想为ExpectationMaxmium
YFHhhhhhhhhh·2022-12-05 23:17

Apollo 6.0 QP（二次规划）算法解析

这篇文章主要详细地解读一下Apollo6.0中的piecewisejerkpathoptimizer这个task。
肥嘟嘟的左卫门·2022-12-05 23:16

Apollo EM Planner（DP决策+QP优化）

EM算法源自论文BaiduApolloEMMotionPlanner，是Apollo早期版本的主要规划器，算法框架中带有决策（即DP、轻决策）。
牛仔很忙^·2022-12-05 23:44

[自动驾驶-车辆轨迹预测] 资料准备及学习视频

(后续有看见优秀的资料会持续更新)百度-Apollo关于百度Apollo的预测视频讲解Apollo自动驾驶预测Apollo官方教学视频关于百度Apollo的预测论文论文大饼卷翻天_Ar
simba丶小小程序猿·2022-12-05 11:15

自动驾驶--预测技术

id=72)背景简介无人车系统从算法模块可分为三个部分，首先是感知通过对传感器数据和环境信息进行计算来解决周围有什么的问题，其次是预测，根据感知信息预测环境下一步将发生什么，最后有规划控制模块综合考虑周围障碍物的预测结果和本车的目的地
Galaxy_Robot·2022-12-05 11:45

无人集群系统了解篇

无人系统目前按照搭载平台分为:无人机、无人车、无人船/艇、无人潜航器等。无人集群系统可以是同构类型的智能无人集群系统，如:智能无人机集群系统；也可以是异构智能无人集群系统，如由空域、地域和水域无人系统
我超爱Debug·2022-12-05 11:53
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