SLAM在自动驾驶里面真的那么有用吗？谈Tesla的自动驾驶方案

最新推荐文章于 2024-12-14 00:00:00 发布
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分类专栏： 智能驾驶
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作为slam从业者，比较关心其落地情况。

slam在三维建图，三维重建，比如博物馆等，自然是相当有用。在无人机这种轮速传感器不能用的情况，也有一定用处。

　　那么我们回到无人驾驶或者智能驾驶来，slam是否在理论上可以给出一个可以用的定位呢？因为其闭环检测是很难获取的，本质上是否就是蜕变为了多传感器融合呢？而且计算量，记录太多landmark和pose对于无人驾驶的长距离来说实在是难以做到。

　　目前，很多企业用差分ＧＰＳ(rtk)定位，除了价格昂贵，和城市环境ＧＰＳ弱，没有大的问题（更新速度慢可以用ＩＭＵ补充）。

　　当然高速路环境比较简单，通过高精地图，再加上视觉或者雷达检测路边缘，也可以实现车道级定位。

深度剖析AI人工智能在自动驾驶的应用优势
AI天才研究院
04-16 871
本文旨在系统性地分析人工智能技术在自动驾驶领域的应用优势，涵盖从基础理论到实际落地的完整技术栈。我们将重点探讨AI如何解决自动驾驶中的关键技术挑战，包括环境感知、决策制定和车辆控制。文章首先介绍背景和核心概念，然后深入技术细节，包括算法原理和数学模型，接着通过实际案例展示应用实现，最后讨论行业趋势和未来挑战。ADAS：高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems)LiDAR：激光雷达(Light Detection and Ranging)CNN。
AI人工智能在自动驾驶领域的实践案例
最新发布
AI天才研究院
04-16 720
本文旨在系统性地介绍AI技术在自动驾驶领域的实际应用案例，涵盖从感知到决策的完整技术链条。我们将重点分析主流自动驾驶公司的技术方案，并通过具体代码示例展示关键算法的实现。文章首先介绍自动驾驶系统架构，然后深入各技术模块，接着分析实际案例，最后讨论挑战和未来趋势。ADAS：高级驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems)LiDAR：激光雷达(Light Detection and Ranging)HD Map：高精地图(High Definition Map)
SLAM技术在自动驾驶中的应用与难点-智行者高翔
09-18
SLAM技术在自动驾驶中的应用与难点-智行者高翔
自动驾驶：SLAM
Joining667的博客
07-30 1409
SLAM技术通过传感器收集的数据，如激光雷达的点云数据或摄像头的视频数据，来创建环境的三维或二维地图。这些地图不仅帮助车辆了解其所在位置，还能够识别和避开障碍物。根据使用的传感器类型，SLAM可以分为激光SLAM、视觉SLAM和深度SLAM等。
slam技术在无人驾驶开发中的应用及实例
小宝哥Code的专栏
12-14 1522
技术是无人驾驶车辆实现精准定位和环境感知的关键技术之一。SLAM技术使无人驾驶车辆能够在未知或部分已知的环境中，通过传感器数据实时构建场景地图，同时确定自身在地图中的位置。以下是 SLAM 技术的主要应用以及具体的实例。SLAM 技术在无人驾驶开发中有广泛的应用，包括高精地图构建、车辆定位、动态环境建模、路径规划和自动泊车等。通过合理选择 SLAM 算法和传感器组合，无人驾驶车辆可以在不同场景中实现高精度的感知、定位和导航。是一种优秀的激光雷达 SLAM 算法，广泛应用于无人驾驶中。
自动驾驶中的SLAM
博文视点（北京）官方博客
08-08 1395
此外，汽车沿纵向轴线行驶所需的位置精度更加重要，通常需要冗余的定位信息，以构建安全的系统，并确保汽车在行进中的行为一致。全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）可用来解决定位问题，但并不充分，即使使用定位完美的基站，经典GNSS解决方案的精度有所提高，可用性也仍然是一个问题。第二个问题，无论条件如何，都需要具有足以完成定位任务的地图。从上面论述的在自动驾驶中对SLAM算法的要求可见，必须构建更好的地图，因此，在度量和拓扑级别都需要有环境表示和识别。.
AP自动驾驶 - SLAM
迟来大师的博客
12-12 851
AP自动驾驶 - SLAM SLAM:Simultaneous Localization and Mapping SLAM，最早用在Robotics领域，做机器人定位。 SLAM应用场景：机器人定位导航，VR，无人机，AP(自动驾驶) SLAM框架： 工作流程大致为： 传感器读取数据后，视觉里程计估计两个时刻的相对运动（Ego-motion）， 后端处理视觉里程计估计结果的累积误差， 建图则根据前端与后端得到的运动轨迹来建立地图， 回环检测考虑了同一场景不同时刻的图像，提供了空间上约束来消除累积误差。
技术分享 | 自动驾驶的春晚—Tesla AI Day
weixin_47718443的博客
10-27 1658
硬核拆解特斯拉Full Self-Driving Computer (FSD) 创新的底层技术。
自动驾驶~BEV和SLAM
whaosoft143ai的博客
11-07 692
Birds-Eyes-View（BEV）：鸟瞰图，这个词本身没什么特别意义，但在自动驾驶（Autonomous Driving，简称AD）领域逐渐普及后变成了这个行业内的一种术语。Simultaneous Localization and Mapping（SLAM）：并发定位与地图测绘，相对于BEV的另外一种感知技术。Perception：感知，SLAM和BEV在AD领域里都是协助控制系统了解车辆周围状况的感知技术：知道自己在哪，有哪些障碍物，障碍物在自己的什么方位，距离多远，哪些障碍物是静态的那些是移动的
人工智能自动驾驶的意义,人工智能自动驾驶汽车
神经网络爱好者
07-26 2347
因为很早的时候车子就有自动避障的相关技术了，但那个是一种短时的片面的，现在要实现全面的自动化驾驶，也就是意味着不需要人的参与。辅助驾驶系统是由车道保持辅助系统，自动泊车辅助系统、刹车辅助系统、倒车辅助系统等等，在这些比较复杂的情况下是可以开通辅助驾驶功能，如有汽车自动将汽车进行原定的系统操作车道保持辅助系统，对行驶时保持车道提供支持，借助一个摄像头识别行车车道的标志线，如果车辆接近识别到的标记线时，就可以脱离行驶驾到，从而通过方向盘的振动提醒驾驶员注意并安全的。自动驾驶的眼睛是由什么组成的？...
自动驾驶：SLAM研究
m0_72410588的博客
07-09 798
同时定位与地图创建（SLAM）是一种在未知环境中，通过使用传感器数据进行定位并生成地图的技术。在自动驾驶领域，SLAM被广泛应用于实现车辆的自主导航和路径规划。SLAM的定义是通过使用传感器数据，同时实现对车辆位置的估计和环境地图的创建。SLAM的目标是实现车辆在未知环境中的精确定位，并生成准确的地图，以便自动驾驶系统可以更好地感知和规划路径。
自动驾驶软件工程课程之SLAM（1）
人无远虑，必有近忧
11-01 321
本篇博客将深入探讨自动驾驶软件工程课程中的关键技术之一——SLAM（同时定位与地图构建）。博客首先概述了SLAM技术的基本概念和原理，揭示了它在自动驾驶系统中的重要性。随后，详细介绍了SLAM系统的组成部分，包括传感器数据收集、特征提取与匹配、位姿估计和地图构建等关键环节，并分析了不同SLAM算法的特点和适用场景。此外，博客还探讨了SLAM技术在实际应用中所面临的挑战，如环境动态变化、传感器噪声和计算资源限制等问题，并分享了相应的解决方案和优化策略。
自动驾驶（三十八）---------视觉SLAM（空间刚体运动）
zhouyy858
09-18 1万+
三维空间刚体运动，所谓空间刚体运动是指空间旋转矩阵，介绍空间旋转先介绍向量的内积和外积。 对于向量和而言 1. 内积（点积） ...
自动驾驶（八）---------基于视觉的SLAM
热门推荐
zhouyy858
07-19 1万+
基于视觉的SLAM 按照传统做法分成以下几块： 1. 前端：特征提取，配准。 2. 中间：计算变换矩阵初值。3. 后端：多帧误差最优化。4. 回环优化 1. 前端：特征提取，配准。 图片特征提取匹配有很多种： 1. SIFT：大名鼎鼎，尺度不变特征变换，但是速度太慢。 2. SUFT：在SIFT的基础上优化，基于Hessian矩阵和一阶Haar...
自动驾驶软件工程课程之SLAM（2）
人无远虑，必有近忧
11-01 245
本文聚焦自动驾驶软件工程中的重要一环——同步定位与地图构建（SLAM）技术。文章首先介绍了SLAM的基本概念及其在自动驾驶领域的应用价值，随后详细解析了SLAM技术的核心原理，包括传感器数据的采集与处理、地图的构建与更新以及定位算法的实现等。通过本课程的学习，读者将能够深入理解SLAM技术的运作机制，掌握相关的软件开发技能，为自动驾驶系统的设计与实现提供有力支持。此外，文章还探讨了SLAM技术的发展趋势和挑战，为读者提供了广阔的视野和深入的思考。
2023高翔全新力作：《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》
小白学视觉
07-28 1560
高翔老师2023全新力作《自动驾驶与机器人中的SLAM技术：从理论到实践》来啦！看读者们围观高翔老师问问题的这火爆场景，感觉读者们对这本书的热情隔着屏幕都能溢出来了！所以，想要学习SLAM技术的小伙伴一定不要错过这本书！01SLAM 技术是什么SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，即同时定位与地图构建。它是一种用于自主导航和机器人感知的技术，旨...
一本书打通SLAM在智能汽车/自动驾驶领域应用
软件开发实战项目分享
05-14 3494
不仅分析了多传感器融合技术的同步与标定方法、融合策略，还深入探讨了激光SLAM和视觉SLAM的点云处理、关键帧提取、后端优化等关键技术，并通过Cartographer、LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM等算法的代码实战，展示了SLAM技术的实际应用。具体来说，本书详细阐述了SLAM技术在智能网联汽车中的应用现状、常用传感器及原理，探讨了多传感器融合、激光SLAM和视觉SLAM的原理及实战案例等，内容深入浅出，理论和实践相结合，非常适合初学者和有一定经验的从业者阅读。
SLAM秋招知识点总结——自动驾驶算法、3D视觉岗位（附有解答）
try_again_later的博客
04-07 4253
前言 本文为楼主在学习SLAM过程中相关知识点总结，包含多视图几何、常见SLAM系统源码解析、相关数学知识、图像处理问题、机器视觉知识点、《十四讲》精品总结、基本库安装等系列。这些知识点帮助我在2020年秋招面试自动驾驶岗位过程中有了系统认知。2020年新冠疫情影响滞留在家，把之前学习的知识点做了系统总结，所有问题都有解答，并附有链接，希望可以帮助到之后寻找相关岗位的同学。 目录 一、多视图...
对SLAM和自动驾驶定位的思考，最新自动驾驶视觉SLAM方法综述！
CV_Autobot的博客
02-24 2946
自动驾驶车辆在不同的驾驶环境中需要精确的定位和建图解决方案。在这种背景下，SLAM技术是一个很好的解决方案。LIDAR和相机传感器通常用于定位和感知。然而，经过十年或二十年的发展，激光雷达SLAM方法似乎没有太大变化。
自动驾驶用到的算法
03-11
<think>好的，用户想了解自动驾驶中使用的算法技术。首先，我需要整理一下自动驾驶系统的主要模块，通常分为感知、定位、决策规划和控制这几个部分。每个部分都有不同的算法，我得分别说明。 感知算法方面，视觉感知是关键。引用[1]提到了视觉感知算法的综述，应该包括目标检测和语义分割，比如YOLO和DeepLab这些模型。还有多传感器融合，比如激光雷达和摄像头的数据融合，可能需要用到卡尔曼滤波或者深度学习的方法。另外，引用[2]提到几何问题处理，比如判断直线相交或者点和三角形的关系，这些在感知中可能用于车道线检测或者障碍物定位。 定位算法的话，高精地图匹配和SLAM是常用的技术。比如激光SLAM和视觉SLAM，比如LOAM和ORB-SLAM，这些需要提到。还有GPS/IMU融合，用卡尔曼滤波来提升定位精度。 决策规划部分，引用[3]提到了Tesla的Planner，可以分全局路径规划和局部路径规划。A*、Dijkstra算法属于全局规划，而动态窗口法（DWA）和模型预测控制（MPC）属于局部避障。行为决策可能需要状态机或者强化学习，比如Deep Q-Learning。 控制算法方面，横向控制用PID或者MPC，纵向控制也是类似的，还有联合控制的LQR。这些需要结合车辆模型。 然后，用户可能需要相关的问题，我得生成几个，比如不同模块的算法比较，或者深度学习在感知中的应用，还有决策规划的挑战。需要确保问题覆盖各个模块，并且有深度。 要注意引用对应的文献，比如在感知部分引用[1]和[2]，规划部分引用[3]。还要检查LaTeX格式是否正确，数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但用户的问题里可能没有太多数学内容，但如果有的话需要正确应用。 最后，确保回答结构清晰，分点说明，每个模块的算法举例，并附上代码示例。代码示例可能选YOLO或者PID控制，但需要确认是否有合适的代码。比如在感知部分可以放一个简单的目标检测代码片段，或者控制部分放PID的伪代码。 可能还需要检查是否有遗漏的重要算法，比如端到端的自动驾驶方法，比如NVIDIA的PilotNet，或者最新的Transformer模型在感知中的应用。但根据提供的引用，可能集中在传统和常见的算法上。 总之，整理结构，分模块介绍，每个模块的算法技术，结合引用，生成相关问题，确保格式正确，使用中文，避免使用Markdown，代码用三个反引号包裹，正确添加引用标识。</think>### 自动驾驶中使用的算法技术 自动驾驶系统依赖多模块协同工作，主要分为**感知、定位、决策规划、控制**四大模块，每个模块涉及多种算法技术。以下是具体分析： --- #### 一、感知算法 1. **视觉感知算法** - **目标检测**：使用深度学习模型（如YOLO、Faster R-CNN）识别车辆、行人、交通标志等。 ```python # YOLO目标检测示例（简化版） import cv2 model = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg") blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255, (416, 416), swapRB=True) model.setInput(blob) outputs = model.forward() ``` - **语义分割**：通过模型（如DeepLab、U-Net）对图像逐像素分类，区分道路、天空、障碍物等[^1]。 2. **多传感器融合** - 融合摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达数据，提升感知鲁棒性。常用方法包括卡尔曼滤波、贝叶斯网络和深度学习融合框架。 3. **几何处理算法** - 处理车道线拟合（最小二乘法）、障碍物定位（点云聚类）、曲率计算等，例如判断点是否在车道内[^2]。 --- #### 二、定位算法 1. **高精地图匹配** - 通过粒子滤波或优化算法将实时传感器数据与高精地图匹配，实现厘米级定位。 2. **SLAM（即时定位与地图构建）** - **激光SLAM**：如LOAM算法，利用激光雷达点云构建环境地图。 - **视觉SLAM**：如ORB-SLAM，通过特征点匹配实现定位与建图。 3. **GPS/IMU融合** - 使用扩展卡尔曼滤波（EKF）融合GPS全局定位与IMU惯性数据，提升定位稳定性。 --- #### 三、决策规划算法 1. **全局路径规划** - 基于图搜索算法（如A*、Dijkstra）或采样算法（如RRT*）生成全局最优路径[^3]。 2. **局部路径规划** - **动态窗口法（DWA）**：实时避障并生成平滑轨迹。 - **模型预测控制（MPC）**：通过滚动优化平衡舒适性与安全性。 3. **行为决策** - 使用有限状态机（FSM）或强化学习（如Deep Q-Learning）处理变道、超车等场景。 --- #### 四、控制算法 1. **横向控制** - PID控制或MPC算法调节方向盘角度，保持车辆沿规划路径行驶。 - **示例公式**： $$ \delta = K_p e + K_i \int e \, dt + K_d \frac{de}{dt} $$ 其中$\delta$为转向角，$e$为路径跟踪误差。 2. **纵向控制** - 使用PID或滑模控制调节油门/刹车，维持车速与车距。 3. **联合控制** - 线性二次调节器（LQR）或MPC实现横纵向协同控制。 --- ### 编程实现示例（PID横向控制） ```python class PIDController: def __init__(self, Kp, Ki, Kd): self.Kp, self.Ki, self.Kd = Kp, Ki, Kd self.integral = 0 self.prev_error = 0 def update(self, error, dt): self.integral += error * dt derivative = (error - self.prev_error) / dt output = self.Kp * error + self.Ki * self.integral + self.Kd * derivative self.prev_error = error return output ``` ---
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