19、使用ROS创建自动驾驶汽车

于 2025-11-19 13:19:08 发布
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分类专栏： ROS机器人实战进阶 文章标签： ROS 自动驾驶汽车 传感器
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使用ROS创建自动驾驶汽车

1. 传感器介绍

在自动驾驶汽车的构建中，多种传感器发挥着关键作用，以下是一些常见传感器的介绍：
- 激光雷达（LIDAR）
- SICK LMS 5xx/1xx ：SICK公司（https://www.sick.com/）提供的激光测量系统（LMS）5xx和1xx型号，常用于自动驾驶汽车的障碍物检测。扫描范围达180度，能提供高分辨率激光数据。市场上SICK激光扫描仪列表：https://www.sick.com/in/en 。
- Hokuyo LIDAR ：Hokuyo公司（http://www.hokuyo-aut.jp/index.html）也为自动驾驶车辆制造激光扫描仪，其激光扫描仪列表：http://www.hokuyo-aut.jp/02sensor/ 。
- 其他LIDAR ：在DARPA挑战赛中还使用了一些其他的LIDAR，相关链接：http://www.conti-online.com/www/industrial_sensors_de_en/ 、https://www.ibeo-as.com/aboutibeo/lidar/ 。
- 雷达
- Continental ARS 300雷达（ARS） ：一种流行的远程雷达，由Continental公司生产（http://www.conti-online.com/www/industrial_sensors_de_en/themes/ars_

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基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）
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基于跳点搜索(JPS)算法，改进传统A（A星）算法的路径规划二次路径优化matlab算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于跳点搜索（JPS）算法改进传统A*算法的路径规划方法，重点实现路径的二次优化，适用于栅格地图环境下的全局路径规划。该方法通过JPS跳跃机制减少搜索节点数量，提升A*算法的搜索效率，并结合Matlab代码实现具体仿真，展示了算法在路径长度和计算效率方面的优化效果。此外，文中还提及相关应用场景如机器人导航、动静态障碍物规避等，突出了算法在实际工程中的实用性与高效性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事路径规划、机器人导航、智能算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于机器人、无人机等智能体的全局路径规划任务中，提升路径搜索效率；②作为A*算法的进阶优化方案，用于教学演示或科研对比实验；③结合DWA等局部避障算法，构建完整的自主导航系统。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践，深入理解JPS的跳跃规则与启发式设计，注意分析算法在不同地图复杂度下的性能表现，并可进一步拓展至三维空间或动态环境的应用。
STM32通过RMS进行波形识别
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本项目提供了一个基于STM32微控制器的波形识别解决方案，通过计算波形的均方根值（RMS）来实现波形的识别。该资源文件包含了相关的代码、配置文件以及详细的文档说明，帮助开发者快速理解和实现STM32平台上的波形识别功能。 功能特点 波形识别：通过计算输入信号的RMS值，实现对不同波形的识别。 STM32平台：适用于STM32系列微控制器，代码兼容性强。 开源代码：提供完整的源代码，方便开发者进行二次开发和定制。 使用说明 环境准备： 确保你已经安装了STM32的开发环境（如STM32CubeIDE或Keil MDK）。 准备好一块支持ADC功能的STM32开发板。 代码导入： 将本仓库中的代码导入到你的STM32开发环境中。 根据你的硬件配置，调整代码中的ADC配置参数。 编译与烧录： 编译代码并将其烧录到STM32开发板上。 连接信号源到开发板的ADC输入引脚。 运行与测试： 运行程序，观察波形识别的结果。 可以通过串口或其他输出方式查看RMS值的计算结果。 文件结构 ├── src/ # 源代码文件 │ ├── main.c # 主程序文件 │ ├── adc.c # ADC配置与读取代码 │ ├── rms.c # RMS计算代码 │ └── ... ├── inc/ # 头文件 │ ├── adc.h │ ├── rms.h │ └── ... ├── docs/ # 文档说明 │ ├── README.md # 本文件 │ └── ... └── ...
1_张宗旺-课题申请表模板(1).docx
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STM32F103C8T6频率计资源介绍
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基于Verilog与FPGA的MPEG2视频编码器实现：源码、文档与项目解析（毕业设计/课程设计适用）
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本设计采用Verilog硬件描述语言结合现场可编程门阵列平台，实现了一套符合MPEG-2标准的视频编码系统。该系统核心功能为对原始视频流进行高效压缩处理，其硬件架构经过专门优化，能够在保持较高图像质量的同时显著降低数据带宽占用。 项目交付内容包含完整的源代码实现、详细的设计文档以及针对关键模块的技术解析说明。源代码已通过多轮功能仿真与时序验证，具备良好的可读性与可移植性，用户可直接将其作为基础框架进行功能扩展或性能改进。 该资源适用于高等院校的毕业设计课题、专业课程实践环节以及相关领域的工程研发项目。设计文档系统阐述了编码算法原理、硬件流水线结构、接口协议定义及配置方法，有助于使用者深入理解视频编码的硬件实现机制。项目代码采用模块化设计思想，各功能单元结构清晰，便于进行针对性修改或集成到更复杂的视频处理系统中。 通过本设计提供的完整实现方案，使用者可掌握基于FPGA的视频编码器开发流程，了解实时视频压缩的关键技术要点，并为后续开发更高性能或更新标准的视频处理系统奠定实践基础。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
STM32驱动WS2812资源文件介绍
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提供了一个用于STM32微控制器驱动WS2812 LED灯带的资源文件。通过使用DMA（直接内存访问）和PWM（脉宽调制）技术，实现了高效且稳定的WS2812控制。 资源内容 源代码：包含STM32的驱动程序，展示了如何使用DMA和PWM来控制WS2812 LED灯带。 文档：提供了详细的代码说明和配置指南，帮助用户快速上手并理解代码的工作原理。 示例项目：包含一个完整的STM32项目示例，用户可以直接导入并运行，观察WS2812的显示效果。 使用说明 硬件准备： STM32微控制器（推荐使用STM32F1系列） WS2812 LED灯带 电源适配器（确保电压和电流满足WS2812的需求） 软件准备： STM32CubeMX（用于配置STM32的硬件资源） Keil MDK或STM32CubeIDE（用于编译和下载代码） 配置步骤： 使用STM32CubeMX配置DMA和PWM资源。 导入本仓库提供的源代码。 根据文档中的说明，配置相关参数。 编译并下载代码到STM32微控制器。 运行效果： 程序运行后，WS2812 LED灯带将按照预设的显示模式进行亮灭。 用户可以根据需要修改代码，实现自定义的显示效果。
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）
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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“评估多目标跟踪方法”，重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程，并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构，通过仿真获取目标的状态信息与观测数据，用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节，旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于多目标跟踪算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等）的性能评估与对比实验；②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台；③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分，可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景，进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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【嵌入式开发】基于VS Code与EIDE插件的环境配置及自动化构建：支持多调试器的项目开发全流程设计
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内容概要：本文详细介绍了如何在VS Code中通过EIDE插件搭建嵌入式开发环境，并实现高效开发与调试。涵盖从VS Code和EIDE插件的安装、项目创建与导入，到工具链与调试器（如OpenOCD、ST-Link、J-Link）的配置全过程。文章重点讲解了EIDE构建系统的使用，包括编译参数设置、依赖管理，以及断点设置、变量监控和实时波形可视化等调试技巧。此外，还展示了如何通过自定义tasks.json任务或编写批处理/Shell脚本实现“编译+下载+串口监控”一体化的自动化流程，并支持快捷键一键执行，大幅提升开发效率。; 适合人群：从事嵌入式开发的工程师、高校师生及具备一定C/C++基础和嵌入式开发经验的技术人员；适合希望提升开发效率、从Keil/IAR转向VS Code环境的开发者。; 使用场景及目标：①搭建现代化、轻量化的嵌入式开发环境；②实现项目自动化构建与下载；③掌握高级调试技术如条件断点、变量修改、实时数据波形分析；④通过脚本或任务配置实现build+flash+monitor一键操作； 阅读建议：建议读者结合实际项目边学边练，优先完成环境配置与调试功能验证，再逐步深入自动化任务与脚本集成，充分发挥VS Code+EIDE在嵌入式开发中的优势。
基于ROS的自动驾驶Autoware汽车仿真模型
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