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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

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (14):SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER

SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER是lanefollow场景下，所调用的第11个task，属于task中的decider类别它的作用主要是：（1）将规划路径上障碍物的stbounds加载到路径对应的st图上（2）计算并生成路径上的限速信息正文如下：一、概述SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER是lanefollow场景下，所调用的第11个task，属于task中
自动驾驶Player·2022-12-12 15:31

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (12): PathDecider

一、概述PathDecider是lanefollow场景下，所调用的第7个task，属于task中的decider类别它的作用主要是：在上一个任务中获得了最优的路径，PathDecider的功能是根据静态障碍物做出自车的决策，对于前方的静态障碍物是忽略、stop还是nudge二、PathDecider的具体逻辑如下：1、PublicRoadPlanner的LaneFollowStage配置了以下几
自动驾驶Player·2022-12-12 15:01

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (1)：Scenario选择

本文重点讲解Apollo代码中怎样配置Scenario以及选择当前Scenario，Scenario场景决策是Apollo规划算法的第一步，本文会对代码进行详细解析，也会梳理整个决策流程，码字不易，喜欢的朋友们麻烦点个关注与赞
自动驾驶Player·2022-12-12 15:00

Apollo planning模块pipeline详细分析

1.apollo整体结构最近利用工作业余时间，抽空学习一下apollo项目的源码。整体来说，apollo的代码量还是挺大，对于入门时间不长的新手来说，逻辑也不是太容易一眼看懂。
bitcarmanlee·2022-12-12 15:29

学习百度Apollo中的决策规划

学习视频链接无人车的任务：定位（在哪里）、感知（看到了什么）、预测（环境下一步怎么变化）、规划（我们应该怎么移动）、控制（怎样控制车辆）一、无人车规划问题与解决框架1.定义：无人车规划问题就是控制车辆安全平稳地运行到终点。要求无人车需要遵守交通规则，计算模块的速率小于100ms（0.1s），还有保证一定的舒适性、平稳性，可以适应复杂的路况。2.输入与输出：接收从上游模块（如感知、定位、导航）获得的
糊涂懿·2022-12-12 15:59

【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
自动驾驶Player·2022-12-12 15:58

自动驾驶（八十三）---------Apollo之规划模块

3.三顾：内容包含：主要介绍apollo的ppt4.四解：内容包含：基于优化的三次样条5.五阶：内容包含：LatticePlan的轨迹规划以上种种都是没有系统
一实相印·2022-12-12 11:13

自动驾驶（八十）---------Apollo之导航模块

没想到自动驾驶系列文章能写到80篇，因为我之前做事很浮躁，总是蜻蜓点水、走马观花，所以能写这么多我都诧异了，仔细一想支持我写到现在的原因有两点:分享的快乐、成长的乐趣。说到成长，很多以前似懂非懂的技术问题，都在我整理资料中梳理清楚，也迫使自己接触新的技术，并且这一轮操作之后，能让我站在系统的、更高的维度来看待每一个技术和自动驾驶的现状。甚至让我能更加自信的面对工作和生活中的不确定性。再说分享的快乐
一实相印·2022-12-12 11:43

百度 Apollo 轨迹规划技术分享笔记

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。有多年机器人运动规划方向的研发经验，曾带领团队参加DARPA机器人竞赛。
芝士锅·2022-12-12 11:10

自动驾驶决策规划算法第二章——Apollo EM Planner实践篇

免费教学录影带的博客-CSDN博客自动驾驶决策规划第一章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_自动驾驶五次多项式自动驾驶决策规划第二章——理论篇自动驾驶决策规划算法第二章——ApolloEMPlanner
免费教学录影带·2022-12-12 11:38

Apollo星火计划学习笔记|预测模块

系列文章目录L1Apollo平台安装L2CyberRT学习L5Routing简介L7控制模块L8预测模块目录系列文章目录基本概念流程概览Apollo相关代码参考文献基本概念定义：接收原始感知/定位/地图信息
David小伟同学·2022-12-12 11:05

Apollo 应用与源码分析：CyberRT-protobuf

目录概念特点优点缺点文件的创建1.字段规则2.数据类型3.字段名称4.字段编号文件的编译protobuf编译命令编译protobufcmake方式编译使用bazel编译在protobuf文件夹下创建build文件代码解释：样例protobuf使用文件代码解释：BUILD文件编译执行执行概念protobuf全称Protocolbuffers，是Google研发的一种跨语言、跨平台的序列化数据结构的方
Ym影子·2022-12-11 23:27

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

引言CyberRT作为Apollo中间件，起着很重要的作用。
isGYya·2022-12-11 23:27

百度Apollo CyberRT 之通讯性能测试

很久没写博客了，最近有时间总结一下工作内容，顺便记录一下性能测试–百度ApolloCyber_RT6.01.1一对多的情况：一个发送者，三个接收者。
小陆zi·2022-12-11 23:24

L4/L5级自动驾驶低延时中间件意味着什么

L4/L5级自动驾驶系统通常由感知、定位、融合、规划、控制等几个模块构成流式系统，如图1所示，而由中间件负责为各个模块之间提供通信通道，如ros的topic、ApollocyberRT的channel等
自动驾驶技术·2022-12-11 23:54

自动驾驶开发入门（五）---浅谈Apollo Cyber RT的数据处理层

浅淡ApolloCyberRT之数据缓存与融合CyberRT的层次图如下：今天要讲的内容位于上图中的中间层。
奔跑吧猴哥·2022-12-11 23:53

自动驾驶开发入门（四）---浅谈Apollo Cyber RT 总体架构

以下是个人学习总结：图较大，请放大看。CyberRT是一款功能完备的通信中间件。其架构可再细分成如下三层（个人解读，非官方说法）：●功能应用层，开发者主要面向Component组件编程。开发者从Component派生出一个子类，重写Proc函数，在其中完成业逻辑。这是最高层次的抽象。Proc作为回调函数在协程中执行。接受协程调度器的优先级调度，并且接收到的数据都是融合后的。●数据融合层，底层数据在
奔跑吧猴哥·2022-12-11 23:23

自动驾驶中间件水杉与Apollo CyberRT性能对比

实验每次重启电脑后要么运行一个Apollodocker容器，要么运行水杉docker容器，除了打开一个终端和容器外，不打开其他如浏览器等程序。1：Apol
自动驾驶技术·2022-12-11 23:21

【Apollo】感知基础

一、感知的作用1、概念感知：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。自动驾驶感知涉及从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（规划控制）模块提供必要信息。2、环境感知a、静态环境结果路面信息（车道线、转弯标识、停车位、斑马线……）路标（限速牌、禁停标志……）红绿灯……b、动态障碍物结果机动车自行车行人……c、Fusion状态障碍物的位置、速
Ponnyao·2022-12-11 19:28

Spring boot中apollo-kotlin基本使用(一个客户端使用多个graphql端点)

apollo-kotlin一、新建Springboot项目.
我爱这世间美貌女子·2022-12-11 15:34

Apollo 星火计划课程笔记 ---- SLAM

Apollo定位和建图高精地图和SLAM有什么关系？
Tianchao龙虾·2022-12-11 14:54

Apollo 星火计划课程笔记 ---- Perception

ApolloPerception感知系统:传感器：Lidar,Camera,Radar,Ultrasonic,Phone地图:高精地图机器输出:道路信息：不强求在线识别，可以来自高精地图；场景理解，分割
Tianchao龙虾·2022-12-11 14:54

Apollo 星火计划课程笔记 ---- Scenarios

ApolloScenarios场景模块场景可以是地图中有一定特征的路段，比如路口，也可以是无人车想要完成的一系列复杂的动作，比如借道避让。
Tianchao龙虾·2022-12-11 14:24

【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星火计划学习笔记第六讲——Apollo感知模块详解实践2感知基础

Apollo学习笔记零、目录一、Apollo感知框架介绍1.1检测和分类1.2跟踪1.3感知模块代码结构1.3.1感知模块入口二、Lidar障碍物检测、红绿灯识别2.1Lidar感知模块2.1.1dag
我宿孤栈·2022-12-11 13:49

Apollo星火计划学习笔记第四讲1——Apollo高精地图模块

Apollo学习笔记零、目录一、高精地图的作用1.1相对于传统地图二、高精地图介绍2.1高精地图构成2.2高精地图制作2.2.1地图采集2.2.2地图制作2.2.3地图标注工具2.2.4地图保存三、Apollo
我宿孤栈·2022-12-11 13:18

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

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
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