Planning

【Apollo 6.0算法解析】Planning模块简介

文章目录前言一、Planning模块规划器简介1.1RTKReplayPlanner1.2PublicRoadPlannerApolloEMPlanner的整体架构1.3LatticePlanner1.4NaviPlanner1.5OpenSpacePlanner
Travis.X·2022-12-12 15:29

Apollo Planning决策规划算法代码详解 (22):决策规划算法最完整介绍

前言：后台已经完成ApolloPlanning决策规划算法的完整解析，从规划模块的入口OnLanePlanning开始，介绍到常见的规划器PublicRoadPlanner；接着介绍了在PublicRoadPlanner中如何通过类似有限状态机的ScenarioDispatch进行场景决策。之后又介绍了在每个场景Scenario中如何配置以及判断当前所处的stage，以及对于每个stage又是如何
自动驾驶Player·2022-12-12 15:58

百度 Apollo 轨迹规划技术分享笔记

1.第一个问题：整个规划过程的输入个输出在planning代码中提现在哪个位？A1：输入输出请参见PublicRoadPlanner这个类的实现2.
芝士锅·2022-12-12 11:10

【Apollo学习笔记】WSL2下使用Apollo（一）

文章目录1.使用Dreamview查看数据包1.1前提条件1.2进入ApolloDocker环境1.3安装DreamView1.4启动DreamView1.5下载并播放数据包2.planning模块的安装和调试
yuan〇·2022-12-11 13:20

Apollo星火计划学习笔记|L5 Routing简介

与Planning区别Routing:关注起点到重点的长期路径。Planning:关注几秒钟之内的汽车形式路径，考虑环境信息地图引擎格式node节点+w
David小伟同学·2022-12-11 13:44

无人机路径规划3：ego-planner三维运动规划实现

XTDrone实现ego-planner三维运动规划编译ego-palnnercp-r~/XTDrone/motion_planning/3d/ego_planner~/catkin_ws/src/cd
dueen1123·2022-12-10 18:16

XTDRONE：ego_planner三维运动规划

常用消息类型：https://blog.csdn.net/xhtchina/article/details/119707553iris_0_ego_transfer话题在~/XTDrone/motion_planning
dueen1123·2022-12-10 18:16

Planning Dynamically Feasible Trajectories for Quadrotors using Safe Flight Corridors in 3-D Complex

在3D复杂环境中，使用安全飞行走廊为无人机规划动力学可行轨迹[作者]刘思康、VijayKumar[期刊]IRAL摘要：关于使用凸优化导出分段多项式轨迹以控制微分平面系统并应用于微型飞行器(MAV)的3-D飞行，已有大量文献。在本文中，我们提出了一种使用安全飞行走廊(SFC)概念将轨迹生成公式化为二次规划(QP)的方法。SFC是一组凸重叠多面体，用于模拟自由空间并提供从机器人到目标位置的连接路径。我
UESTC_Chenlin·2022-12-10 18:46

【论文笔记】Enhanced Decentralized Autonomous Aerial Swarm with Group Planning

摘要：自主空中蜂群仍然是机器人技术的一大挑战。该领域的现有工作可分为集中式和分散式。集中式方法面临规模困境，而分散式方法往往导致规划质量差。在本文中，我们提出了一个具有群规划的增强型分散式自主空中群系统。根据智能体的空间分布，系统动态地将群体划分为若干组和孤立的智能体。针对每个小组内的冲突，我们提出了一种新的协调机制，称为小组规划(groupplanning)。群体规划包括高效的多智能体寻径(mu
UESTC_Chenlin·2022-12-10 18:16

【论文笔记】Decentralized Spatial-Temporal Trajectory Planning for Multicopter Swarms

摘要：分布式的多无人机群具有灵活性和鲁棒性，而有效的时空轨迹规划仍然是一个挑战。本文介绍了一种分布式时空轨迹规划方法，该方法将一种良好的MINCO轨迹表示方法引入到多Agent场景中。我们的方法确保每一个agent的高质量局部规划，无论是群体的协同还是杂乱环境中的安全要求。然后，将局部轨迹生成问题转化为无约束优化问题，在毫秒内得到有效求解。此外，还设计了一个分散异步机制来触发每个agent的本地规
UESTC_Chenlin·2022-12-10 18:15

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

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

PiecewiseJerkPathOptimizer是lanefollow场景下，所调用的第5个task，属于task中的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决策规划系列文章ApolloPlanning决
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

PathReuseDecider是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
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

PathLaneBorrowDecider是第3个task，PathLaneBorrowDecider会判断已处于借道场景下判断是否退出避让；判断未处于借道场景下判断是否具备借道能力。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

PathBoundsDecider是第四个task，PathBoundsDecider根据laneborrow决策器的输出、本车道以及相邻车道的宽度、障碍物的左右边界，来计算path的boundary，从而将path搜索的边界缩小，将复杂问题转化为凸空间的搜索问题，方便后续使用QP算法求解。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，以及LaneFollowStage如何工作。ApolloPlanning决策规划系列文章：ApolloPlanning决策规划代码详细解析(1)：Scenario选择ApolloPlanni
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

【论文翻译】nuPlan: A closed-loop ML-based planning benchmark for autonomous vehicles

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.11810.pdf标题nuPlan:Aclosed-loopML-basedplanningbenchmarkforautonomousvehiclesnuPlan：基于机器学习的闭环规划benchmark，用于自动驾驶车辆1摘要/AbstractInthiswork,weproposetheworld’sfirstclosed-lo
洌泉_就这样吧·2022-12-07 22:36

NeurIPS 2020 所有RL papers全扫荡

BreakingtheSampleSizeBarrierinModel-BasedReinforcementLearningwithaGenerativeModel》关键词：model-basedreinforcementlearning,minimaxity,planning
夕小瑶·2022-12-07 21:03

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

【四】情感对话 Improving Multi-turn Emotional Support Dialogue Generation with Lookahead Strategy Planning

【四】情感支撑对话论文最近进展EmotionSupportConversation今天给大家分享一篇在EMNLP2022的关于情感对话的论文。主要思想是从策略安排的角度来有效地提供情感支撑，并且通过理解用户的状态达到更好的生成效果。相关情感支撑论文综述整理指路->点这里MultiESC:ImprovingMulti-turnEmotionalSupportDialogueGenerationwit
彭伟_02·2022-12-06 18:48

EM规划器：EMPlanner

EM规划器：EMPlannerEM规划器，也是规划模块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
旅途者0107·2022-12-05 23:19

自动驾驶轨迹预测任务浅述

自动驾驶任务浅述2.轨迹预测任务2.1agentencoding2.2mapencoding2.3trajectorydecoding1.自动驾驶任务浅述自动驾驶任务分为perception、prediction、planning
Cameron Chen·2022-12-05 11:15

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

Visual Semantic Planning using Deep Successor Representations学习笔记

ABSTRACTAcrucialcapabilityofreal-worldintelligentagentsistheirabilitytoplanasequenceofactionstoachievetheirgoalsinthevisualworld.Inthiswork,weaddresstheproblemofvisualsemanticplanning:thetaskofpredict
jing_jing95·2022-12-04 10:51

（论文阅读笔记）Network planning with deep reinforcement learning

[1]ZHU,Hang,etal.Networkplanningwithdeepreinforcementlearning.In:Proceedingsofthe2021ACMSIGCOMM2021Conference.2021.p.258-271.Citation:25文章目录Q1论文试图解决什么问题？Q2这是否是一个新的问题？Q4有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？
天才程序YUAN·2022-12-04 10:17

ROS开源包之粒子滤波定位(AMCL)

0、源码介绍源码地址：gitclonegit@github.com:ros-planning/navigation.gitamcl实现了在二维平面的概率定位，核心当然就是粒子滤波器pf，其源码目录主要3
bug大湿·2022-11-29 23:28

【全面总结】大厂测试开发面试常见面试题101道

软件的生命周期（prdctrm）计划阶段（planning）-〉需求分析（requirement）-〉设计阶段（design）-〉编码（coding）->测试（testing）->运行与维护（runningmaintrnacne
和你在一起^_^·2022-11-28 18:55

浅谈行为树（Behavior Trees）与机器人行为规划（Behavior Planning）

浅谈行为树（BehaviorTrees）什么是行为树（BehaviorTrees）？行为树是一种描述计划或任务执行的数学模型，在计算机科学、机器人学、控制科学和电子游戏中均有应用。行为树用模块化的方式描述有限的任务集合之间的转换。其优势在于可以创建由简单任务组成的复杂任务，而不需要考虑简单任务是如何执行的。行为树表现出与层级状态机（Hierarchicalstatemachines）的许多相似性，
CasperAuto·2022-11-26 22:06

nnUNet代码学习——数据预处理部分（二）

而这些都集成在**nnunet\experiment_planning\DatasetAnalyzer.py**文件中，下面对该模块文件进行分析，该模块的作用有：统计数据集中所有数据的大小和spacing
潮月·2022-11-26 20:54

2020-TITS-UAV Trajectory Planning and cache management

目录一、摘要二、介绍A.PreliminariesandMotivationB.ChallengesC.Contributions三、主要内容1.SystemModel2.ProblemFormulation3.SolutionApproach一、摘要车联网+蜂窝系统（尤其是UAV）本文考虑的是在过载或没有可用通信基础设置的路段上向车辆发送内容的问题每个入站车辆会发出请求，从部分缓存在UAV上的内
疑惑的兔子·2022-11-24 12:18

(一) 路径规划算法---Astar与C++可视化在RVIZ的三维点云地图

2.2头文件说明2.3源文件说明3.相关坐标系说明3.1坐标系3.2点云数据存储4.重要代码说明5.代码运行情况源代码下载链接:https://github.com/KailinTong/Motion-Planning-for-Mobil
月夕花晨TS·2022-11-24 11:25

Large-Scale Order Dispatch in On-Demand Ride-Hailing Platforms: A Learning and Planning Approach论文精读

《Large-ScaleOrderDispatchinOn-DemandRide-HailingPlatforms:ALearningandPlanningApproach》论文精读笔记论文来源：滴滴，KDDCUP2018主要涉及方法：马尔科夫决策过程（MDP）、KM算法。本篇也是出行领域非常经典的一篇派单算法，有必要精读！参考解读https://mp.weixin.qq.com/s/rRRYDo
姜呆·2022-11-22 14:07

Talk预告 | 斯坦福大学计算机系博士后李昀烛：基于结构化世界模型的机器人操作和物理交互

他与大家分享的主题是:“基于结构化世界模型的机器人操作和物理交互”，届时将详细讲解我们如何在机器人系统中传感器(sensing)、感知(perception)、动力学建模(dynamics)、规划控制(planning
TechBeat人工智能社区·2022-11-22 13:39

Robotics: Computational Motion Planning（路径规划）笔记（三）:基于采样的方法-PRM和RRT算法

在上一个章节中，我们讨论了配置空间，在本章节中，我们将讨论在配置空间中随机采样一些点以寻找一条路径，这种方法称之为基于采样的方法，我们将会介绍其中最基础的两种算法，PRM（ProbabilisticRoadMap）概率路图法以及RRT（Rapidly-explorringRandomTree）快速扩展随机树法。上一章链接：Robotics:ComputationalMotionPlanning（路
向南而行灬·2022-11-21 23:13

【ISE3002: Planning of Production and Service Systems】（TBC）

PlanningofProductionandServiceSystemsLearningNotesContentderivedfromTheHongKongPolytechnicUniversityISE3002coursesContentChapter1:TheSystemsConceptTheTransformationalModelofaSystemInputTransformationO
Haley Kwok·2022-11-20 02:21

ROS全覆盖规划算法 Coverage Path Planning 采坑

ROS全覆盖规划算法CoveragePathPlanning采坑1.参考ROS全覆盖规划算法逻辑整理笔记2.源码下载：算法源码3.ros编译：mkdir-p./ipa-rmb/srccd./ipa-rmb/src/#把下载源码解压放在./ipa-rmb/src/cd./ipa-rmb#想全部模块编译执行catkin_make#中间会有缺少ros模块包根据编译出错安装包sudoapt-getinst
知足者常乐yfm·2022-11-19 05:32

polygon_coverage_planning 编译遇到的坑

cmake版本用3.10的高于3.15的都会编译报错至于如何降低cmake版本参考我的博客：cmake安装（高版本切换到低版本）https://blog.csdn.net/weixin_41946146/article/details/118277212
一颗温暖的心_lucky·2022-11-19 05:01

coverage path planning覆盖路径规划（2021-左海民 ）

如何扩展研究问题1.1地图已知->离线算法，地图未知->探索算法，地图动态->动态算法1.2障碍物->障碍物是概率值(日常的高速路，有可能道路维护)1.3障碍物->障碍物并未填充整个小块1.4将这些问题对应到实际应用中，寻求应用的特点，甚至获得新的应用解决方案2.1离线算法：Hamilton环路，一般是数学系的人在干2.2用聚类算法加速，如谱聚类，牺牲解的最优性(计算机网络的烫土豆法)注意事项3.
HenrySmale·2022-11-19 05:28

全覆盖规划算法Coverage Path Planning开源代码ipa_coverage_planning编译

论文Indoor_Coverage_Path_Planning_Survey_Implementation_Analysis代码地址https://github.com/ipa320/ipa_coverage_planningcatkin_make
火星机器人life·2022-11-19 05:10

【Trajectory_planning】机械臂轨迹规划方法介绍

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言1、机器人带约束的轨迹规划理论（1）机器人带约束的轨迹规划科普（2）复杂机器人运动轨迹规划定义（1）轨迹规划【1】目的【2】挑战【3】机器人约束类型【4】轨迹规划的要求（2）轨迹控制【1】目的【2】挑战（3）基础知识（1）动力学方程（1）机器人系统本质（2）动力学方程定义（3）建
HI_Forrest·2022-11-17 21:39

自动驾驶入门：规划

Frenet坐标系速度-路径解耦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规划ST轨迹的终止状态SL轨迹的终止状态Lattice规划的轨迹生成概念规划也是ppp中最后一个：planning
Ym影子·2022-11-17 17:45

利用阿里云PAI 实现销量预测

最后，每个财月快结束时，planning团队会将每月目标细化分解到日。这样的好处是可以按天来追踪销售完成状况，便于店铺间进行对比，同时店铺也
Sarah_07·2022-11-17 15:28

【无人驾驶autoware 项目实战】规划-任务规划mission_planning

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、功能二、输入【ADAS矢量地图】三、输出【basewaypoints】四、算法流程实现【routeplanner】【laneplanner】【waypoint_planner】【waypoint_maker】总结参考资料前言认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家
盒子君~·2022-11-16 18:35

AUTOWARE架构

Computing）感知（Perception）定位（Localization）检测（Detection）预测（Prediction）决策（Decision）智能（Intelligence）状态（State）规划（Planning
dinghhhhh·2022-11-16 18:31

车道线检测综述——【极市】方浩：车道线检测新SOTA，RESA个人笔记

环境感知即通过各种传感器采集数据，用算法进行分析，再输入Planning模块，Planning模块根据自己要开往哪里并分析周围环境
土豆土豆昕昕·2022-11-16 17:09

BEV（Bird’s-eye-view）三部曲之二：方法详解

空间可以大致看作3D空间.BEVrepresentation有利于多模态的融合可解释性强，有助于对每一种传感器模态调试模型扩展其它新的模态很方便BEVrepresentation有助于下游的prediction和planning
mathlxj·2022-11-08 14:55

Search Based Path Planning

SearchBasedPathingPlanning参考：https://www.bilibili.com/video/BV1yT4y1T7EbDijkstra流程从起点开始扩展，每一步为一个节点找到最短路径cost：f(n)=g(n)g(n)：当前路径，从起点到n的代价（距离）Whiletrue：从openlist选择代价最小的节点，收录进closedlist收录后遍历该节点的所有可访问邻节点，
xxt_h·2022-11-07 12:09
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他