apollo无人驾驶

Apollo planning之hybrid A*

目录1hybridA*的介绍2代码解读3算法细节3.1ValidityCheck3.2GenerateDpMap3.3AnalyticExpansion3.4CalculateNodeCost1hybridA*的介绍hybrid_a_star的目标是在开放空间中产生粗轨迹。Hybrid_a_star包含node3d、grid_search、reeds_shepp_path和hybrid_a_sta
无意2121·2022-12-12 22:43

无人驾驶-规划-混合A*

一、混合A*算法变更了连通图结构。与A算法在网格上搜索相比，混合A算法额外考虑了θ这一维度，从而将连续的三维(x,y,θ)状态空间网格化。且混合A*使用车辆后轴中心点坐标，使用θ代表车辆位姿。二、混合A*更改了节点拓展方式。假设当前节点Nodecurrent中具体记录着车辆位姿(x,y,θ)，混合A算法要求在v,Φ在单位时间1.0秒内采样为某常值，是的车辆以初始状态在单位时间内1.0秒内按照v,Φ
0->oo·2022-12-12 22:12

混合A*算法研究

在无人驾驶上具体可以用于停车场的自动泊车的路径规划。这里的关键词是“约束”，如果你看到有人把混合A星用在差速机器人或者全向机器人上，那你就可以得出判断：使用
致守·2022-12-12 22:11

Apollo学习笔记（14）混合A*

本文不做具体的细节描述，网上各位大神的文章都很好，本文仅仅作为记录。这里先奉上大神的链接：https://www.cnblogs.com/chuninggao/p/7281122.htmlhttps://blog.csdn.net/robinvista/article/details/106279968https://zhuanlan.zhihu.com/p/122544884https://zh
碎步の流年·2022-12-12 22:10

Apollo Open Space Planner及Hybrid A* 算法入门浅析

下图是Apollo中OpenSpacePlanner框架：可以看出，其中HybridA*在路径生成中扮演了重要角色。
牛仔很忙^·2022-12-12 22:39

百度apollo planning代码学习-Apollo\modules\planning\lattice\trajectory_generation\Trajectory1dGenerator类详解

概述Trajectory1dGenerator类是apolloplanning模块下modules\planning\lattice\trajectory_generation\trajectory1d_generator.cc
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:55

Apollo6.0代码Lattice算法详解——Part4:计算障碍物ST/SL图

Apollo6.0代码Lattice算法详解——Part4:计算障碍物ST/SL图0.前置知识1.涉及主要函数2.函数关系3.部分函数代码详解3.1lattice_planner.cc中代码部分3.2函数
陳林325·2022-12-12 19:55

阿波罗 planning代码-modules\planning\lattice\trajectory_generation\PiecewiseBrakingTrajectoryGenerator类详解

概述PiecewiseBrakingTrajectoryGenerator类是apolloplanning模块下modules\planning\lattice\trajectory_generation
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:25

百度apollo自动驾驶planning代码学习-Apollo\modules\planning\lattice\behavior\PredictionQuerier类代码详解

概述PredictionQuerier类是apolloplanning模块下modules\planning\lattice\behavior\prediction_querier.cc/.h实现从类名来看
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:24

百度apollo planning-Apollo\modules\planning\lattice\trajectory_generation\EndConditionSampler类详解

概述EndConditionSampler类是apolloplanning模块下modules\planning\lattice\trajectory_generation\end_condition_sampler.cc.cc
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:24

Lattice Planner从学习到放弃（二）：二次规划的应用与调试

静态障碍物的引入二.单车道场景中面向静态障碍物的避让1.轨迹规划2.轨迹实车执行效果之失败案例三、调试过程记录1.代码缺失与完善2.参数的调整总结前言前情提要：LatticePlanner从学习到放弃盲目激情的移植apollo
WangN2·2022-12-12 19:24

百度apollo自动驾驶planning代码学习-Apollo\modules\planning\common\Obstacle类代码详解

概述Obstacle类是apolloplanning模块下modules\planning\common\obstacle.cc/.h实现从类名来看，应该是障碍物类，将一个障碍物的所有相关信息封装成这个类
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:54

Frenet坐标系与Cartesian坐标系互转（一）：公式推导

Frenet坐标系在无人驾驶领域被普遍使用，特别是在城市、高速等道路交通环境下无人驾驶的路径规划系统中。
windSeS·2022-12-12 19:53

一文详解Apollo7.0 预测模块及相关技术

引言自动驾驶主车（AutonomousDrivingCar，ADC）行驶时，周围的车辆及行人在接下来的几秒内将要做什么？是否有碰撞的可能？这对于实现安全的自动驾驶而言至关重要，这也是自动驾驶领域中的轨迹预测模块的问题：对周边车辆、行人在接下来数秒时间的多种行为状态进行预测，进一步影响主车的路径规划。近几年中自动驾驶行为预测领域很火的一种方式是——采用类似VectorNet（《VectorNet:E
山水之间2018·2022-12-12 19:22

Apollo 中 Planning 模块的框架

Apollo的planning模块，有很多值得学习和借鉴的地方。但是整个模块非常庞大，只有理清框架之后，才便于对场景（决策）和规划算法进行逐个击破。
牛仔很忙^·2022-12-12 19:22

Apollo规划模块：lattice算法原理解析

文章目录一、概述二、算法思想三、算法流程1、主要流程2、原理解析三、应用场景：一、概述Apollo规划模块以预测模块、routing模块、高精地图和定位的结果作为输入，输出一条平稳、舒适、安全的轨迹，下游交给控制模块去执行
执着且专注·2022-12-12 19:22

百度 Apollo 轨迹规划技术分享笔记

以下内容来源于百度Apollo开发者社区的分享会老师简介张雅嘉，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。
致守·2022-12-12 19:22

无人驾驶虚拟仿真（十六）--障碍物检测与识别2

简介：在上一节中，我们完成了障碍物检测模型训练以及python部署，在这一节中，我们将障碍物识别部署到ROS系统中。新建功能包$catkin_create_pkgobjects_detectrospystd_msgssensor_msgs新建配置文件$mkdir-pobjects_detect/config/objects_detect_node$touchobjects_detect/confi
溪风沐雪·2022-12-12 19:52

Baidu Apollo代码解析之s-t图的创建与采样（path_time_graph)

百度Apollo中使用Frenet坐标系下的s-t图来帮助分析障碍物的状态（静态、动态）对于自车轨迹规划的影响。
linxigjs·2022-12-12 19:52

Apollo_Lattice palnner

引言：Apollo中在2.5版本就引入了Latticepalnner，该算法基于Frenet坐标系，通过采样的方式生成轨迹。
牛仔很忙^·2022-12-12 19:51

星火计划学习笔记——第二讲（Apollo自动驾驶调试及仿真实践）

目录1.自动驾驶开发流程2.Apollo调试工具的使用2.1启动Dreamview2.2播放数据包2.3PNCMonitor2.4CyberMonitor2.5日志2.6本章小结3.Apollo仿真工具的使用
yuan〇·2022-12-12 18:02

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

目录1.CyberRT诞生的背景1.1开发者们希望系统可以在实时操作系统上运行：1.2CyberRT在Apollo中的位置CyberRT的优势1.3RealTimeOS与CyberRT的比较1.4Cyber
yuan〇·2022-12-12 18:02

Apollo星火计划学习笔记第五讲——Apollo感知模块详解实践1

Apollo学习笔记零、目录一、感知的作用二、常见传感器介绍2.1相机2.2激光雷达2.3摄像头和激光雷达比较2.4毫米波雷达2.5部署方案三、传感器标定3.1坐标系3.2内参和自标定3.3Camera2Camera3.4LiDAR2LiDAR3.5Radar2LiDAR3.6Camera2LiDAR3.7
我宿孤栈·2022-12-12 18:01

Apollo星火计划学习笔记——第五讲Part1 Apollo感知模块详解与实践

引言课程内容和学习目标：了解自动驾驶感知的定义和作用熟悉感知涉及的主要传感器和其特性，了解其数据结构了解传感器有关的坐标系和感知标定的原理和作用熟悉感知的工作流程，了解感知算法框架1.感知的作用感知：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模块提供必要信息感知获取的信息：（1）静态环境结果路
isGYya·2022-12-12 18:29

Apollo星火计划学习笔记——第二讲 自动驾驶调试及仿真实践

引言你认为自动驾驶开发工程师的工作环境是什么样子的？是需要每天都待在车上调试吗？以上三幅图分别表示：自动驾驶车辆的全貌、安全员视角、测试工程师视角并非所有自动驾驶工程师都需要在车上进行工作1.自动驾驶的开发流程自动驾驶路测工程师在执行道路测试过程中，发现自动驾驶车辆在红绿灯路口存在偶发性停车不启动的问题，那么他应该怎么办？在路测工程师做路测时会开启录制数据包的功能，因此当测试工程师发现问题的时候，
isGYya·2022-12-12 18:29

Apollo星火计划学习笔记——第四讲Part2 Apollo定位模块详解与实践

引言内容概要，学习目标了解自动驾驶定位的作用熟悉常见的自动驾驶定位方法掌握整个Apollo定位模块框架独立开发定位模块1.定位的作用1.1定位及其相关知识点定位：获取当前的地理位置信息，通常要通过地图来记录和表示
isGYya·2022-12-12 18:29

Apollo星火计划学习笔记——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。针对自身专业背景结合自动驾驶发展进行学习；自动驾驶是通过智能系统来驾驶汽车从而取代了驾驶员，因此学习自动驾驶需要理解人类驾驶员驾驶汽车的过程。自动驾驶与人工驾驶人工驾驶流程：短期记忆长期记忆动机开车经验决策控制执行自动驾驶流程：PerceptionLocalizationHDMapRouting
isGYya·2022-12-12 18:28

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

OpenCV-图像分割与提取

例如无人驾驶技术,我们关心的是周围的交通工具,其他障碍物等,而对于背景本身并不关注,故而,我们需要将这些东西从图片(视频)中提取出来,而忽略那些只有背景的图像。常见的图像分
六号666·2022-12-12 15:03

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

面临大考，真正规模化的实时 AI 出现了吗？

从无处不在的刷脸到无处可躲的推荐，从无人驾驶到无接触配送，人工智能技术正在从各个角度改变我们的生活，一时间似乎“无所不能“。但面临现实的大考，我们却发现很多问题，仅靠人工智能却无力解决。
魏可伟·2022-12-12 14:13

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

滑动轨迹 曲线 python_无人驾驶路径规划技术-三次样条插值曲线及Python代码实现...

自动驾驶运动规划(MotionPlanning)是无人驾驶汽车的核心模块之一，它的主要任务之一就是如何生成舒适的、碰撞避免的行驶路径和舒适的运动速度。
weixin_39628063·2022-12-12 11:41

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
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