Apollo 第20页

Apollo第五讲——Apollo定位模块

1定位的作用1（）定位和地图是一对孪生兄弟获取当前地理位置信息，通常在地图中进行记录和表示。提供车辆当前运动状态：航向、速度、加速度、角速度等状态信息（2）地位的地理位置表示方式相对位置绝对位置：基于特定的地理坐标（如经度和纬度）来引用地球表面上的某个位置2定位用到的算法(1)GPS_RTK(2)IMU(3)GPS+IMU(4)先验地图定位先验地图定位算法1）NDT定位算法（5）实时定位和建图——

星辰和大海都需要门票·2022-12-04 23:01

Apollo专项课——第一讲：交通灯检测

1问题引入与本节课重点学习打卡内容2Apollo决策功能的设计与实现交规决策：根据路径与红绿灯状态来决定是否生成虚拟墙路径决策路径边界速度决策planning模块运行流程场景分类的例子：车道跟随（主车沿着一条车道行驶

星辰和大海都需要门票·2022-12-04 23:01

Apollo最新升级后的感知框架介绍

Apollo感知框架1Apollo视觉感知算法模块流程2感知框架升级的内容1Apollo视觉感知算法模块流程预处理——神经网络模型的训练——后处理2感知框架升级的内容主要包括三方面，如下所示：（1）训练部署一体化

星辰和大海都需要门票·2022-12-04 23:26

进阶课程㊸丨Apollo实战——障碍物感知和路径规划能力实战

原创阿波君Apollo开发者社区2月12日环境感知在自动驾驶汽车应用中占据了核心地位。一辆车要实现自动驾驶，障碍物感知是最基础也是最核心的功能。

nullwh·2022-12-04 20:23

Apllo进阶课程31-Apollo实战——障碍物感知和路径规划能力实战

Apollo实战——障碍物感知和路径规划能力实战环境感知在自动驾驶汽车应用中占据了核心地位。一辆车要实现自动驾驶，障碍物感知是最基础也是最核心的功能。

世界围绕爱转动·2022-12-04 20:47

Unity 2D入门基础教程

作者:ChristopherLaPollo翻译:Xiaoke写在前面的前面的话：首先感谢原作者和译者，这是一篇非常棒的文章！

aikb6223·2022-12-04 17:35

自动驾驶决策规划算法第二章——Apollo EM Planner理论篇

前置学习内容：【自动驾驶】【零基础】基础自动驾驶控制算法笔记注意：最好学习前置控制算法，因为决策规划仿真中需要用到决策规划算法第一章链接自动驾驶决策规划算法第一章_免费教学录影带的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_62664599/article/details/126517025?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%2

免费教学录影带·2022-12-04 12:15

Apollo星火计划学习笔记第二讲——自动驾驶调试及仿真实践

Apollo学习笔记零、目录一、自动驾驶的开发流程1.1引言二、Apollo调试工具的使用2.1实验内容2.2实验流程三、Apollo仿真工具的使用3.1实验内容3.2实验流程3.3小结四、Apollo

我宿孤栈·2022-12-04 12:14

自动驾驶与车路协同精华主题汇总（更新至20220906）

自动驾驶嬴彻科技-自动驾驶卡车量产白皮书-2022.09-102页立得自动驾驶应用解决方案介绍李琪20222022蔚来汽车深度研究报告国盛2022ADAS与智能网联王继明Apollo智能汽车产品技术发展与标准化思考

智能交通技术·2022-12-03 21:43

apollo6.0激光雷达感知学习笔记

apollo6.0激光雷达的感知技术解析讲解员：陈嘉豪百度高级研发工程师算法库有更新，激光雷达用了新的模型。光学传感器就是自动驾驶车辆的眼睛。lidar是光学遥感技术。非常精确的探测精度。

云秋水慢·2022-12-03 16:55

Apollo详解之感知模块——摄像头识别

前言摄像头感知可以完成障碍物识别、车道线识别、红绿灯识别三种功能。首先读取摄像头感知配置文件，该配置文件目录modules/perception/production/conf/perception/camera/fusion_camera_detection_component.pb.txt，目前摄像头感知模块只支持双摄像头感知，按照官方推荐分别是6mm和12mm焦距的摄像头。初始化需要摄像头的

weixin_49024732·2022-12-03 16:55

Apollo官方课程算法解读笔记——激光雷达感知模块、基于PointPillars的激光雷达点云检测算法、PointPillars模型的部署和优化模型的部署和优化

共勉一、Apollo6.0激光雷达感知模块1.1激光雷达简介1.2激光雷达感知模块1.33D障碍物检测流程二、基于PointPillars的激光雷达点云检测算法2.1基于Voxel的3D目标检测2.2PointPillars

我宿孤栈·2022-12-03 16:49

百度apollo 汽车环境感知自动驾驶激光雷达slamtec a1m8-r5 三角测距双目相机

datasheet，通讯，开发文档win10需要驱动CP210下载githubv1.11的演示程序，设定好com口和115200就可以采集数据了在线文档slamtec实践：目测图中一圈是2117.65058.88000mm,也就是8m官方参数：量程：0.15m到12m，150mm--12000mm，也就是说15cm内是不准都看成是15cm128多线3Dlidar百度常用41632双目深度相机（1）

AIchiNiurou·2022-12-02 15:22

车道线数据集详细介绍以及使用方法汇总——CULane Datasets、Tusimple、LLAMAS、ApolloScape（后续会持续更新）

车道线数据集一、CULaneDatesets1.1介绍1.2下载使用注意事项二、Tusimple2.1介绍三、LLAMAS四、APOLLOSCAPE五、数据集遍历脚本工具一、CULaneDatesets

我宿孤栈·2022-12-02 02:57

百度Apollo自动驾驶平台及自动驾驶等级

Apollo项目介绍阿波罗（Apollo）是百度发布的面向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供的软件平台。

倔强的皮卡丘啊·2022-12-01 01:44

GraphQL在react中的应用示例详解

目录什么是GraphQLGraphQL出现的意义传统API存在的主要问题：GraphQL如何解决问题GraphQL基本语法标量类型对象类型枚举类型GraphQL内置指令什么是Apolloapollo-server

·2022-11-29 18:14

Apollo自动驾驶实践—从Apollo开发套件循迹开始

本笔记课程连接：https://apollo.auto/devcenter/coursetable_cn.html?target=3其中操作过程中的一些步骤省略，仅作为参考。

dreautumn·2022-11-29 16:15

MATLAB自动驾驶学习（3）——以编程方式创建驾驶场景的变体

主流的自动驾驶仿真软件中都支持在程序中直接改变场景，比如PreScan、Carla、Apollo和PanoSim等，MATLAB也支持。

明月hm·2022-11-29 08:59

常用本体建模工具

常用本体建模工具：Apollo、OntoStudio、TopBraidComposer、SemanticTurkey、Knoodl、Chimaera、OliEd、WebODE、Kmgen和DOMEProtégéProtégé

CharyLiey·2022-11-28 23:48

算子融合技术演进与Apollo方案浅析

本文将首先带大家回顾算子融合技术的发展历程，并浅析其中颇有代表性的Apollo方案。

Linux基金会AI&Data基金会·2022-11-28 22:07

Apollo Udacity自动驾驶课程笔记——高精度地图、厘米级定位

前言：目前Apollo内部高精地图主要应用在高精定位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景，帮助解决林荫道路GPS信号弱、红绿灯是定位与感知以及十字路口复杂等导航难题。

查里王·2022-11-28 14:36

APOLLO UDACITY自动驾驶课程笔记——规划、控制

1、路径规划使用三个输入，第一个输入为地图，Apollo提供的地图数据包括公路网和实时交通信息。第二个输入为我们当前在地图上的位置。第三个输入为我们的目的地，目的地取决于车辆中的乘客。

查里王·2022-11-28 14:36

APOLLO UDACITY自动驾驶课程笔记——感知、预测

1、计算机视觉无人驾驶车有四个感知世界的核心任务：检测——指找出物体在环境中的位置；分类——指明确对象是什么；跟踪——指随时间的推移观察移动物体；语义分割——将图像中的每个像素与语义类别进行匹配如道路、汽车、天空。2、Camera图像RGB图像，深度为33、Lidar图像激光雷达传感器创建环境的点云表征，提供了难以通过摄像头图像获得的信息如距离和高度。点云中的每个点代表反射回传感器的激光束，可以告

查里王·2022-11-28 14:03

自动驾驶汽车爆发前夜，百度Apollo实现了“安卓”承诺

7月4日，随着“阿波龙”自动驾驶客车第100辆下线，自动驾驶汽车正式进入量产时代，随着越来越多车企觉醒，与科技巨头牵手共进，无人车正离我们越来越近。今天，在重庆智博会期间，长安汽车与百度达成战略合作，合作范围包括自动驾驶、车联网等，未来双方将就自动驾驶车型量产落地、车联网业务整合等多个层面继续深化合作。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏，长安汽车总裁朱华荣出席活动，由此可见合作规格之高。百度与企

143255·2022-11-27 14:13

【Ubuntu系统下百度Apollo7.0与LGSVL2021.3联合教程（亲测有效）】

文章目录一、百度Apollo7.0简介及其安装1.1apollo仿真平台介绍1.1.1内置高精地图的仿真场景1.1.2场景运行与算法上传1.1.3智能的场景判别系统1.1.43D展示1.2apollo7.0

不知名学徒·2022-11-27 02:23

unit自动驾驶怎么使用_LGSVL开源自动驾驶仿真器尝鲜1-基本操作

但让我感兴趣的是，LGSVL获得了Autoware的官方支持(估计是头牌赞助商吧)，并且，官方支持基于百度ApolloCyberRT的仿真。那么就来尝尝鲜吧～关键词：LGSVL仿真器，韩国L

weixin_39958911·2022-11-27 02:44

SVLsimulator与apollo6.0联合仿真

放几个很重要的网址Apollo开发者平台ApolloAotu/apollogit官网（给安装方法所在网址，gitee的）SVL地图、车辆storeandlibraryapollo系统重装2021不同于2020.5

vigigo·2022-11-27 02:41

Apollo学习笔记

Apollo学习笔记Apollo课程智能驾驶入门课程无人驾驶概览1、软件层分为三层：实时操作系统(RTOS)：确保在给定时间内完成特定任务，实时时确保系统稳定性、驾驶安全性的重要要求。

loui robot·2022-11-27 00:00

Apollo虚拟仿真大赛-左转待转赛题解析（原创）

百度Apollo城市道路自动驾驶虚拟仿真赛-左转待转赛题解析题目描述：主车在十字路口左转时，若直行绿灯灯，左转红灯时，则车辆进入左转待转区等待。

山海里啊有星辰·2022-11-25 18:42

*无人驾驶**apollo* 3.0 硬件系统

Apollo3.0来了！

weixin_36662031·2022-11-24 23:39

飞桨携手Apollo共建Paddle3D自动驾驶感知能力

对此，百度Apollo与飞桨强强联合，聚焦人工智能关键技术，深耕核心和底层技术，持续开源。在自动驾驶技术各个方面深耕和发力，以全行业的前行为目标，吸纳各方力量，不断拓宽开源之路。

飞桨PaddlePaddle·2022-11-24 22:05

Datasets and Metrics for 3D object detection(自动驾驶领域的数据集)

DatasetsandMetricsfor3Dobjectdetection自动驾驶领域的数据集KITTINuScenesWaymoOpenDatasetotherDatasetsApolloScapeH3DArgoverseAIODrive

ADi_hhh·2022-11-24 13:56

Apollo星火计划学习笔记——第六讲Part2 Apollo感知模块详解与实践

引言课程目的与学习目标：相对完整的介绍感知的功能和算法推荐代码的学习方法，介绍需要学习的主要算法希望根据本节课程，能够对Apollo有系统的认识1.Apollo感知框架介绍1.1Apollo感知模块概述感知模块结合了使用多个摄像头

isGYya·2022-11-23 08:58

百度股价接连暴涨的背后，看Apollo的2020

在持续7年之久的研发投入之后，百度Apollo，开始厚积薄发、沿途下蛋，整体商业化都在提速。为什么这么说？不妨

QbitAl·2022-11-23 08:29

三十六.智能驾驶之基于Structure-aware超快速车道线检测及ROS系统实践

UltraFastStructure-awareDeepLaneDetection原github:Ultra-Fast-Lane-Detection在Ultra-Fast-Lane-Detection之前,已经出现很多基于深度学习的车道线检测方法,如:LaneNet,SCNN,Apollo

okgwf·2022-11-23 04:35

Baidu Apollo无人驾驶课程笔记1：入门篇

自动驾驶汽车的工作模块组合（其中定位精度的要求比GPS苛刻得多）：①计算机视觉②融合感知③定位④路径规划⑤控制高精度地图和普通地图的区别：（高精度地图有更多的辅助驾驶信息和更高的精度）①高精度地图拥有道路网的精确三维表征：如路标位置②高精度地图拥有道路的语义信息：比如当前时刻红绿灯的颜色③高精度地图能达到厘米级别精度，而普通地图为米级精度：确保安全高精度地图的构建：①数据采集②数据处理③对象检测④

浮云向晚·2022-11-23 01:08

Apollo 应用与源码分析：CyberRT-话题通信

话题通信目录话题通信创建nodeAPI参数创建写端API参数:创建读端API参数代码样例TalkerListenerBUILD创建nodeAPIstd::unique_ptrapollo::cyber:

Ym影子·2022-11-23 01:37

Apollo 应用与源码分析：CyberRT-服务通信与参数服务器

目录服务通信基本概念定义请求、反馈消息结构创建服务端和客户端BUILD参数服务器支持的参数类型创建参数对象构造函数对应样例接口和数据读取API样例创建参数服务器API参数服务器设置参数API参数服务器获取参数API获取参数列表API创建参数客户端API参数服务器样例服务通信基本概念在自动驾驶系统中，有许多场景需要更多的模块通信，而不仅仅是发送或接收消息。服务是节点之间通信的另一种方式。与通道不同，

Ym影子·2022-11-23 01:37

Apollo 应用与源码分析：CyberRT概念与Bazel

CyberRT调度中间件基本概念Apollo在3.5版本中推出了CyberRT替代了原先的ROS。

Ym影子·2022-11-23 01:07

百度Apollo持续领跑智能化赛道，实力定义智能汽车新高度

2021年，可以视作自动驾驶赛道的拐点，赛事正式进入下半场。一方面，智能辅助驾驶（ADAS）市场高速发展，并面向高阶智能驾驶全面升级。另一方面，汽车智能化竞争日趋白热化，软件定义汽车趋势伴随着电子电气架构向域集中快速升级，这都引发了产业链的重构，卡位赛正式开始。对供应商来说，早期用技术优势抢占市场高地，通过率先规模量产来实现数据积累，并快速打造出完备的核心技术储备与先进的解决方案，凭借领先的差异化

高工智能汽车·2022-11-22 20:18

滴滴技术公众号-算法文章汇总

滴滴的神秘工具，Apollo！(2017-05-22)文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/gPUORUF-8MvUAcqMgVdRqQ什么是A/B实验和灰度发布?

姜呆·2022-11-22 14:07

【数据科学赛】清华AIR-百度Apollo车路协同自动驾驶算法挑战赛 #计算机视觉目标检测 #¥80,000

CompHub·2022-11-22 07:46

Apollo星火计划学习笔记第一讲——学习自动驾驶

Apollo学习笔记零、目录一、Apollo开源平台介绍二、如何使用Apollo学习2.1上机2.1.1CyberRT(通信)2.1.2感知2.1.3决策规划2.2上车2.2.1**车辆适配**2.2.2

我宿孤栈·2022-11-21 14:31

Apollo星火计划学习笔记第七讲——Apollo规划模块详解1

Apollo学习笔记零、目录一、规划技术功能概述二、Apollo规划模块概述三、Apollo规划算法介绍四、Apollo规划模块的使用零、目录一、规划技术功能概述二、Apollo规划模块概述三、Apollo

我宿孤栈·2022-11-21 07:33

apollo_目标跟踪

HM对象跟踪fromhttps://github.com/YannZyl/Apollo-NoteHM对象跟踪器跟踪检测到的障碍物。

swc_study·2022-11-21 04:41

百度背叛激光雷达路线了吗？

2019年夏的CVPR，纯视觉方案ApolloLite第一次亮相开始，这种猜疑就没停过。一年后，自动驾驶江湖中的两条路，愈加清晰分明。

QbitAl·2022-11-20 01:45

「Apollo」protobuf报错No module named ‘google‘

背景系统：ubuntu18.04环境：apollo5.5，docker内部执行代码：pythoncyber.py错误内容：Nomodulenamed‘google’，截图如下：解决执行python代码的

Liiipseoroinis·2022-11-19 09:32

配置中心原理和选型：Disconf、Spring Cloud Config、Apollo 和 Nacos

讲解4种常用的配置中心，对比其流程和原理，无论是面试还是技术选型，都非常有帮助。往期精选：如何看待程序员35岁职业危机？Java全套学习资料（14W字），耗时半年整理我肝了三个月，为你写出了GO核心手册消息队列：从选型到原理，一文带你全部掌握微服务网关选型，请收下我的膝盖！5种注册中心如何选型？从原理给你解读！肝了一个月的ETCD，从Raft原理到实践更多！更多！更多！三连击！！！大家好，我是楼仔

楼仔·2022-11-18 18:58

【自动驾驶】Apollo预测模块入门

文章目录1.简介2.不同的预测方式3.基于车道序列的预测4.障碍物状态5.预测目标车道6.递归神经网络7.递归神经网络在目标车道预测的应用8.轨迹生成1.简介无人车是在许多物体间穿梭行驶，其中许多物体本身就是一直在移动的，比如像其他汽车、自行车、行人。无人车需要预测这些物体的行为，这样才能确保做出最佳决策。在环境中为所有其他的物体做出预测，这些共同形成了在一段时间内的预测路径，在每一个时间段内会为

尊新必威·2022-11-17 17:15

百度Apollo自动驾驶感知模块学习笔记、入门

Aaron永辉·2022-11-17 17:45

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