自动驾驶---打造自动驾驶系统之预测模块开发（六）

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分类专栏： 从零打造自动驾驶算法及仿真系统 文章标签： 自动驾驶 人工智能 机器学习
于 2025-04-07 07:45:00 首次发布
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         各位读者朋友，大家好。本次打造的自动驾驶仿真系统，涉及感知，预测，规控等多个模块（以规控算法为主，包括Polynomial预测，MCTS决策算法，通行走廊Corridor构建，QP/CILQR轨迹生成求解器，LQR+PID的控制器等），同时也支持其它相关规控算法的扩展（部署&开发自身感兴趣的算法），非常便捷。笔者在该系列中开发的规控算法主要依据专栏《自动驾驶Planning决策规划》中的章节逐步搭建，后续实践

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自动驾驶---打造自动驾驶系统之决策模块开发（七）
智能汽车人的博客
04-14 1176
各位读者朋友，大家好。本次打造的自动驾驶系统仿真系统，涉及感知，预测，规控等多个模块，同时也支持其它相关规控算法的扩展（部署&开发自身感兴趣的算法），非常便捷。
自动驾驶---打造自动驾驶系统之感知环境开发（五）
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03-31 1275
各位读者朋友，大家好。本次打造的自动驾驶系统仿真系统，涉及感知，预测，规控等多个模块，同时也支持其它相关规控算法的扩展（部署&开发自身感兴趣的算法），非常便捷。笔者在该系列中开发的规控算法主要依据专栏《》中的章节逐步搭建，后续实践系列涉及的博客包括但不局限于以下内容》---已更新》---已更新》---已更新》---已更新《自动驾驶---打造自动驾驶系统之感知环境开发（五）》《自动驾驶---打造自动驾驶系统之预测模块开发（六）》《自动驾驶---打造自动驾驶系统之决策模块开发（七）》
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自动驾驶轨迹预测--基础知识篇
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在对目标进行预测后，规控便可根据预测信息进行自车的路径规划，并做出决策对可能出现的危险情况进行制动或发出告警，这便是轨迹预测模块存在的意义。模块的输入为感知模块提供的目标track的state信息、道路结构信息，综合考量高精地图信息、目标之间的交互信息，环境的语义信息及目标的意图信息，输出为未来一段时间的轨迹预测（0-5s的时间长度）[4] 意图预测： 将障碍物本身的编码、每条车道的编码以及环境编码拼接到一起，然后进行Softmax操作，预测障碍车将来选择每条车道的概率。输出： 选择每条车道的概率。
自动驾驶--预测技术
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Apollo开发-apollo介绍（一）
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03-28 523
apollo是百度的自动驾驶开源框架，根据自动驾驶的功能划分为不同的模块，下面会根据目录结构和功能模块分别介绍和学习 apollo模块。下面主要对apollo学习过程中做下笔记，如果有错误或者补充，欢迎指正。
自动驾驶预测-决策-规划-控制学习（1）：自动驾驶框架、硬件、软件概述
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以下为《汽车驾驶自动化分级》具体标准：0 级驾驶自动化（应急辅助）驾驶自动化系统不能持续执行动态驾驶任务中的车辆横向或纵向运动控制，但具备持续执行动 态驾驶任务中的部分目标和事件探测与响应的能力。需要指出的是，0级驾驶自动化不是无驾驶自动化，0级驾驶自动化可感知环境，并提供报警、辅助或短暂介入以辅助驾驶员（如车道偏离预警、前碰撞预警、自动紧急制动等应急辅助功能）。此外，不具备目标和事件探测与响应的能力的功能（如:定速巡航、电子稳定性控制等）不在驾驶自动化考虑的范围内。
Apollo自动驾驶入门课程第⑥讲 — 预测
10点43的博客
10-06 3806
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 本文转自微信公众号：Apollo开发者社区 原创：涛涛CVApollo开发者社区9月6日 上一篇文章中，我们发布了无人驾驶技术的感知篇 (下），讲解了感知模块的余下内容。越多的开发者了解学习并掌握Ap...
自动驾驶入门：预测
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apollo 自动驾驶入门：预测
自动驾驶---打造自动驾驶系统之定位模块开发（二）
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03-12 1933
各位读者朋友，本次打造的自动驾驶系统仿真系统，涉及感知，预测，规控等多个模块（以规控算法为主），同时可自定义相关扩展（部署&开发自身感兴趣的算法），非常便捷。笔者在此系列中开发的规控算法主要依据专栏中的章节逐步搭建，后续实践系列涉及的博客包括但不局限于以下内容《打造自动驾驶系统之环境准备（一）》《打造自动驾驶系统之定位模块开发（二）》《打造自动驾驶系统之导航模块开发（三）》《打造自动驾驶系统之参考线平滑开发（四）》《打造自动驾驶系统之感知环境开发（五）》
自动驾驶---打造自动驾驶系统之轨迹生成模块开发（八）（上）
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各位读者朋友，大家好。本次打造的自动驾驶系统仿真系统，涉及感知，预测，规控等多个模块，同时也支持其它相关规控算法的扩展（部署&开发自身感兴趣的算法）。
预测技术分享
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Q 百度的自动驾驶是多少级别的？如果出事了责任怎么划分呢？ A 百度可以做到L4级别的自动驾驶，例如萝卜快跑。Apollo平台也是支持L4级别的自动驾驶。同时百度也在研究L5级别的自动驾驶。 Q 如果环境中出现了状态有突变的他车，这时是不好预测或者没有办法预测的，那么预测模块是如何处理的呢？ A 现在的预测模块无法预测突发的时间。 Q 这里的与他车交互，是否也会同时生成对自车的决策，还是说只是为后面的规划模块服务的？ A 这里的交互，不会直接产生对自车.
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