Apollo

扩展Spring的两种方式

Spring的扩展方式自定义xml的方式,现实中的案例dubbo框架,apollo框架通过实现注解,实现ImportBeanDefinitionRegistrar接口实现.现实中的案例JPA,Feign
良毅·2020-08-09 04:08

vue cli脚手架服务出现这种情况怎么解决

`[UI]Tryingtoloadzh_CNlocale...theme.js:8forcedthemenullvue-apollo.js:59Anerroroccurredvue-apollo.js:
高蛋白的大猪蹄子·2020-08-09 04:57

扩展Spring的几种方式

Apollo配置中心的Java客户端在前一段时间也提供了和Spring整合的功能，详细代码改动可以参考PR543。Apollo既支持传统的基于XML的配置，也支持目前比较
colie_li·2020-08-09 04:20

读取激光雷达点云bin文件并使用rosbag保存

读取激光雷达点云bin文件并保存为rosbagApolloScape数据是以bin文件来储存点云的，从kitti上找到了将kitti数据转到rosbag的工具包，但不想拘泥与kitti的数据形式，所以就自己写了一个小工具
羊羊羊、·2020-08-09 01:40

Nvidia--Jetson Nano开发版测评

本文介绍ApolloCyberRT操作系统学习记录（一）前几日，刚好收到Nvidia赠送一块JetsonNano开发版，拿到之后我做的第一件事情就是…开机，但我发现它没有带电源。。。
小肉包老师·2020-08-08 16:39

我的第一个ARM汇编程序（霓虹灯~~~）

的指令，ARM的指令要难一些，当然ARM指令比起IA32也是稍有逊色，毕竟越是技术更新换代，所需功能越多，复杂度也就越大）1、纯汇编基础版：@@Time:2019年4月1日23:15:07@Author:Apollon_krj
Apollon_krj·2020-08-08 12:05

Apollo学习笔记（4）坐标系

百度Apollo项目用到了多种坐标系，其中帮助文档提及的坐标系包括：全球地理坐标系（TheGlobalGeographiccoordinatesystem）局部坐标系—东-北-天坐标（TheLocalFrame–East-North-Up
碎步の流年·2020-08-08 01:43

百度Apollo 1.0快速入门指南

参考网址：https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/quickstart/apollo_1_0_quick_start.md关于本指南在阿波罗
灬Alex灬·2020-08-08 01:25

Apollo介绍

主要功能统一管理不同环境、不同集群的配置Apollo提供了一个统一界面集中式管理不同环境（environment）、不同集群（cluster）、不同命名空间（namespace）的配置。
流里个浪·2020-08-08 01:53

apollo日志

record_file:data/obstacle.00000version:1.0duration:22.681360Secondsbegin_time:2019-06-2112:09:01end_time:2019-06-2112:09:24size:1785645195Bytes(1.663012GB)is_complete:truemessage_number:43042channel_n
zgrztzy·2020-08-08 01:44

【Baidu Apollo】Apollo 3.5 计算框架（Cyber RT）

文章转载自Apollo开发者社区Apollo3.5总体架构最新发布的Apollo3.5总体架构从上到下仍分为四层，最底层为车辆平台，自动驾驶汽车需要对车辆进行线控改造，使得车载大脑可以通过电信号来控制车辆的执行器
笑扬轩逸·2020-08-08 01:08

【Baidu Apollo】6.2 Lattice Planner规划算法

我们可以看到，规划模块在Apollo中是一个承上启下的重要模块。这是Apollo中规划模块的工作流程。首先是依据routing和定位，通过平滑算法，生成一条平滑的参考线（平滑的道路中心线）。再通
笑扬轩逸·2020-08-08 01:08

【Apollo】决策技术分享

文章来源于Apollo社区，分享人是百度美研YifeiJiang老师。
笑扬轩逸·2020-08-08 01:08

【Baidu Apollo】6.3 EM规划算法

今天这篇文章作为之前6.1Apollo规划的补充，详细介绍下EMPlanner1.EMPlanner中的EM的含义最大期望算法ExpectationMaximum最大期望算法在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中
笑扬轩逸·2020-08-08 01:37

【Baidu Apollo】5 预测

本篇预测的部分参照了Apollo自动驾驶公开课詹锟的演讲内容。
笑扬轩逸·2020-08-08 01:37

apollo学习基础之三[适配器adapter学习]

apollo学习基础之三[适配器adapter学习]目录apollo学习基础之三[适配器adapter学习]1.适配封装设计2.AdapterManager的设计3.总结归纳：我们知道，百度优化了ROS
ycy_dy·2020-08-08 01:25

全球最贵红绿灯之谜得解，原来是百度Apollo的B面

李根发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI你见过挂满激光雷达和摄像头的红绿灯吗？就跟无人车的配置一样。不久前，一张拍自西二旗的照片在微博上火了。一位中级发型的工程师，身处交通中央，任凭灯红灯绿，不顾车来车往……眼神专注，疑似正debug。此图一出，仁者见仁智者见智，每个人都能从图里找到点共鸣。有程序员看到苦逼的自己，猜测堵车下还得掏家伙干活的日常。有后厂村金领看到人生，5万月薪5千消费的尴尬，每
量子位·2020-08-08 01:21

百度Apollo L4级纯视觉解决方案首次曝光，称性能比肩英特尔Mobileye

来源|AI报道（AI-Reporting）近日，百度Apollo在全球计算机视觉及模式识别领域顶级学术会议IEEECVPR2019召开期间发布了国内唯一的自动驾驶纯视觉城市道路闭环解决方案--百度ApolloLite
数智物语·2020-08-08 01:16

Apollo学习笔记（一）：canbus模块与车辆底盘之间的CAN数据传输过程

Apollo学习笔记（一）：canbus模块与车辆底盘之间的CAN数据传输过程博主现在从车载自组网信道分配和多跳路由转向了自动驾驶，没啥经验，想快些做出来个Demo还是得站在巨人的肩膀上才行，我选择了Apollo
I'm ZhengKX·2020-08-08 01:15

Apollo学习笔记（二）：循迹实现过程

Apollo学习笔记（二）：循迹实现过程Apollo开发者套件买来后，就可以按照官网循迹教程录制轨迹，开始循迹。在此主要对Apollo循迹的实现过程进行学习。
I'm ZhengKX·2020-08-08 01:44

Apollo 入门指导

英文官网参考：http://activemq.apache.org/apollo/documentation/getting-started.html中文解析：该文章将会告诉你如何搭建环境，测试Apollo
Bryan-wu·2020-08-08 01:08

baidu进阶训练笔记十三20200731

文章目录百度ApolloROS介绍（二）ApolloROS原理-2去中心化网络拓扑两个节点进行通信的链路过程：ROS缺乏异常恢复机制使用RTPS服务发现协议实现完全的P2P网络拓扑节点建立连接和通讯的一个主要流程
weixin_44952783·2020-08-08 00:30

学习心得：Apollo无人驾驶汽车入门课程——第二课：高精地图

目录C1：地图简介C2：SebastianThrun对高清地图的介绍C3：高清地图VS传统地图C4：地图与感知配合，辅助完成定位工作C5：地图辅助完成感知工作C6：地图辅助完成规划工作C7：Apollo
Youngboi·2020-08-08 00:58

学习心得：Apollo无人驾驶汽车入门课程——第四课：感知

SebastianThrun介绍感知C3：计算机视觉C4：摄像头图像C5：激光雷达图像C6：机器学习C7：神经网络C8：反向传播算法C9：卷积神经网络CNNC10：检测与分类C11：跟踪C12：分割C13：Apollo
Youngboi·2020-08-08 00:58

学习心得：Apollo无人驾驶汽车入门课程——第一课：无人驾驶概览

C4：SebastianThrun致辞C5：无人驾驶车的运作方式C6：Apollo团队与架构C7：参考车辆与硬件平台C8：开源软件架构C9：云服务C10：纳米学位简介C11：开启专项学习之旅C1：概述主要研究内容无人驾驶车核心组件软件如何部署运行核心组件
Youngboi·2020-08-08 00:58

Apollo学习笔记 入门课程之一：高精度地图

Apollo学习笔记入门课程之一：高精度地图传统地图与高精度地图的对比地图与具体过程的关系地图与定位的关系地图与感知的关系地图与规划的关系高精度地图的更新地图构建高精度地图被用于定位和预先规划。
雨泽倾·2020-08-08 00:52

【转至公众号】Apollo高精地图解析

目录1Apollo高精地图规范1.1格式1.2坐标1.3车道1.4路口区域（Juction）2高精地图在Apollo的存在形式2.1base_map,routing_map和sim_map之间的差异2.2
苦修僧·2020-08-08 00:52

Apollo进阶课程第六章：Appolo ROS

参考资料：ROS官网ETHZROS课程ROS的基本知识：ROSTF:描述坐标系旋转的功能节点Rosservice:调试技巧：rqt：可视化rqt=rosrunrqt_guirqt_guirosrunrqt_image_viewrqt_image_view可视化图像rosrunrqt_multiplotrqt_multiplot可视化二维数值rosrunrqt_graphrqt_graph可视化RO
Flying Youth·2020-08-08 00:46

Apollo公开课七：控制

控制：使用控制来运行轨迹。对于车辆而言，基本的控制就是转向、加速和制动。控制器通过输入来控制车辆通过指定路标点，要求准确、鲁棒、可行和平滑。三种控制方法：PID,LQR,MPC。控制流程：规划给出目标轨迹，定位给出车辆状态，控制使得运行轨迹接近目标轨迹。PID：无人小车之PID控制器算法   无人驾驶系列(一)PID控制详解形式简单。P使得误差趋小；D使得运动更稳定，最大限度地减小控制器输出的速度
Flying Youth·2020-08-08 00:45

Apollo公开课三：定位

IMU：更新频率快，但误差累积大，只适合短时间定位激光雷达：用点云匹配进行定位（ICP），滤波算法：Apollo用的是直方图滤波，卡尔曼滤波视觉定位：一般将视觉融合其他传
Flying Youth·2020-08-08 00:45

Apollo无人驾驶课程笔记 第七课-控制

1.控制简介如何使用控制来运行轨迹呢？控制是驱使车辆前行的策略，对于汽车而言，最基本的控制输入为转向、加速、制动。通常控制器使用一系列路径点来接收轨迹，控制器的任务是使用控制输入让车辆通过这些路径点。首先控制器必须准确，意味着应避免偏离目标轨迹，这对于安全性来说也尤为重要，即使路面潮湿或者道路比较陡峭，控制器仍需要较为精确的执行轨迹：其次控制策略对汽车具备可行性，例如，如果汽车正在向北行驶，而你希
nullwh·2020-08-08 00:11

入门必看丨解析百度Apollo之决策规划模块

转自Apollo开发者社区本文目录01Apollo系统与Planning02模块概述03模块架构04整体Pipelineprotocommon06模块配置07PlannerPlanning与PlannerPlanningCyclePlanner
nullwh·2020-08-08 00:11

进阶课程㊷丨Apollo实战——车辆与循迹驾驶能力实战

原创阿波君Apollo开发者社区1月15日循迹自动驾驶是指让车辆按照录制好的轨迹线进行自动驾驶，其涉及到自动驾驶中最基本的底盘线控能力、定位能力、控制能力，是自动驾驶系统的一个最小子集。
nullwh·2020-08-08 00:11

Apollo无人驾驶课程笔记 第二课-高精度地图

来到了第二课，开启干货模式！1.地图简介&2.Sebastian介绍高精度地图略3.高精度地图vs传统地图普通的地图肯定是不可能满足无人驾驶的需求的，高精地图已经逐渐成为无人驾驶的刚需，获得高精度地图测绘的企业这几年也是逐渐增多的，所以这也确实是一个大趋势呀！高精度地图与传统地图相比，首先就是“精度”了，普通地图只能达到米级，而高精度地图则可以达到厘米级，这对保证无人车的安全性是至关重要的。其次，
nullwh·2020-08-08 00:41

Apollo无人驾驶课程笔记 第三课-定位

从第三课开始，终于到了系列课程的最核心部分啦！1.定位简介定位是让无人车知道自己确切位置的方法。大家肯定不会想坐上一辆不知道自己在哪的车吧23333！GPS的定位精度通常在1~3m,这对于无人车来说是远远不够的。而且如果周围是高楼、峡谷、山脉，则GPS的精度会更差：通常是在10~50m。所以我们无法只靠GPS来确定定位信息，我们需要一种更为精确的方法。通常的做法是将汽车传感器所看到的内容与地图上的
nullwh·2020-08-08 00:41

Apollo 的3D障碍物感知解析

Apollo解决的障碍物感知问题：高精地图ROI过滤器（HDMapROIFilter）基于卷积神经网络分割（CNNSegmentation）MinBox障碍物边框构建（MinBoxBuilder）HM对象跟踪
陆枫先森·2020-08-08 00:01

百度Apollo教学小车调试（踩坑指南）（一）

前言：本小白调试百度Apollo的教学小车踩到了很多坑，想要记录下来发到网上，帮助其他同小白少走的弯路（大佬们请忽略我这篇文章）。如有问题，希望各路大神能够及时指正。
鱼栖梧桐·2020-08-08 00:57

基于Unity的自动驾驶模拟总结(Apollo)

什么是Apollo平台阿波罗是百度的全栈开放开源的自动驾驶软件平台。
未知艺术家爸爸·2020-08-08 00:52

阿波龙发布一周年，百度无人驾驶从“开放”走向 “共赢”

2017年4月19日，百度对外宣布：Apollo要向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台，帮助他们结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。
weixin_34378045·2020-08-08 00:44

学习使用Apollo配置中心

Apollo（阿波罗）是携程框架部门研发的配置管理平台，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。Apollo官网地址如何安装服务端可以按照上面官网的步骤。
weixin_34347651·2020-08-08 00:12

Apollo源码阅读笔记（一）

Apollo源码阅读笔记（一）先来一张官方客户端设计图，方便我们了解客户端的整体思路。
weixin_34026484·2020-08-08 00:01

配置中心Apollo实战

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。
weixin_33682790·2020-08-08 00:47

Apollo开发避坑指南--

本文用于本人在开发Apollo代码过程中遇到的坑,不定时更新.第一坑:不同版本的代码之间都有细微的更新,不能拿老版本的代码直接放入新版本最近在为apollo新增车辆驱动,看了can协议之后发现与ch(酷黑
arron盘·2020-08-08 00:41

APOLLO基本介绍

Apollo统一配置中心的搭建和使用（java）：https://blog.csdn.net/luhong327/article/details/81453001Apollo-基本介绍WhatApollo
tshjy1·2020-08-08 00:59

百度Apollo1.0快速开始指南

Apollo1.0快速开始指南关于指南阿波罗1.0快速入门指南提供了理解、安装和构建阿波罗的所有基本指令。
不与菜鸡互啄·2020-08-08 00:26

apollo学习笔记二十：apollo 感知（下）

感知中的机器学习自动驾驶中深度学习模型需要更好的可解释性，归结为如何评估模型让用户知道模型是安全的？模型更新后如何做回归测试？模型的应用边界在哪里？目前，大家认为可解释性可以通过测试来体现，如果大量测试得到相同的结果，那么原理是不是真正的可解释也就没那么重要。在感知模块中，除了做基本的检测、分割之外，还有后处理阶段等由公式表示的几何计算问题，是不需要深度学习的。另外，Commonsense也不需要
siri99999·2020-08-08 00:42

apollo学习笔记十九：apollo 感知（中）

感知算法点云感知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：NcutNcut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构建加权图G=(V,E,W)，将点云分
siri99999·2020-08-08 00:42

apollo学习笔记七：apollo定位技术

1.无人车定位技术无人车的自动定位系统，即相对一个坐标系，无人车的自定位系统知道汽车的位置和姿态。位置和姿态分别有三个自由度。(1）位置对应X，Y，Z，即相当于某个坐标系，汽车的平移是多少。(2）姿态是三个方向的一个旋转，一般会用欧拉角来表示。包括横滚、俯仰和航向。其实除了位置和姿态这两个维度，自动定位系统还要输出很多信息。除去速度、加速度和角速度外，自定位系统还需要对位置和姿态加上一个置信度，表
siri99999·2020-08-08 00:42

apollo学习笔记二十二：apollo 控制（中）

“Modeling”inControlModule两个预描模型只有一些几何现象的约束将一个四轮模型转换为一个二轮模型左转向和右转向的环境是一致的关注的是前轮和路径的距离在高速上面比较常用和简单，但对于复杂多变情况不是很合适Dynamicmodel考虑了几何约束拆解成了x方向与y方向，对力分解力，力矩平衡线性化基于差值建模空间状态量描述SystemIdentificationWhiteBox”白盒“
siri99999·2020-08-08 00:42

apollo学习笔记十五：apollo ROS（上）

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。对框架的要求：高效的开发支持模块灵活配置丰富的调试工具![在这里插入图片描述](https://img-ROS的优点如
siri99999·2020-08-08 00:42
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