百度apollo3.0自动驾驶原理简介-交通灯感知

最新推荐文章于 2023-07-06 16:47:09 发布
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#自动驾驶 #交通灯 #识别

本文介绍了一种利用双摄像头（广角与长焦）进行交通灯检测的方法，结合高精度地图定位，实现近处大范围及远处精确的交通灯识别。通过图像坐标系转换，优选清晰ROI区域进行卷积神经网络分类。

这部分非常容易理解。

两个摄像头，一个广角摄像头，一个长距离摄像头， 这样保证近处并且视野大范围内的交通灯检测 + 远处正前方交通灯检测。

通过当前位置查询高精度地图，得出交通灯相对车辆的位置，转化为图像坐标系，投射到两个摄像头中的图像2D位置，类似于切割ROI， 如果能成功投射到远距离摄像头，将会优先选择长距离摄像头图像进行ROI范围的交通灯识别，因为上距离摄像头的图像中的ROI区域更清楚（ROI图片区域大）。

最后进行交通灯卷积神经网络分类识别。

自动驾驶---Planning模块详细介绍（以Apollo为例）
智能汽车人的博客
12-13 1975
主要介绍高速场景下Planning模块，至于低速的泊车场景对比高速场景或者城区场景有比较大的差距（后面也会介绍泊车场景），本篇Planning介绍主要包括三大子模块Routing，Behavioural Planning以及Motion Planining，并且对比较重要的Decider和Optimizer都做了通俗化的说明供大家思考，以便于后续理解更深入的内容，后面有时间会再开一些篇幅对这些模块进行更加深入的讲解。
无人驾驶 自动驾驶汽车 环境感知 精准定位 决策与规划 控制与执行 高精地图与车联网V2X 深度神经网络学习 深度强化学习 Apollo
最新发布
万有文的博客
04-22 2631
Apollo开源自动驾驶平台.
百度Apollo的交通灯感知
Ronnie_Hu的博客
11-30 1866
交通灯感知模块利用摄像头来提供精确和全面的交通灯状态。通常情况下，交通灯有三种状态：红、黄、绿。然而，当交通灯不工作时，可能显示为黑色、闪烁红灯或者黄灯。有时，在摄像头的视野范围内无法找到交通灯，从而导致状态感知失效。为了覆盖所有情形，交通灯感知模块提供五种状态输出：红、黄、绿、黑、未知。 Apollo交通灯感知分为三个步骤： 1）过滤：选取感兴趣区域（Region of Interest，ROI）； 2）识别：利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对上述
一文看懂百度、发改委《AI+面向未来的智能交通》报告：车路协同为自动驾驶铺路...
weixin_40192258的博客
11-02 304
11月1日的百度世界大会，智能交通存在感满满。百度与红旗联合研发的L4级自动驾驶乘用车即将于2020年量产，Apollo公布车路协同新方案同时引入沃尔沃成为新成员，李彦宏的演讲主题也有相当篇幅是与智能交通有关系，他认为智能交通光有智能的车是不够的，还需要有智能的路。城市的物理空间有限，不可能无限建设交通设施，未来交通问题的解决要靠软件升级。李彦宏甚至立下了一个Flag：解决城市交通问题，用互联网思...
自动驾驶 Apollo 源码分析系列，感知篇(三)：红绿灯检测和识别
frank 的专栏
01-24 5904
人在驾驶过程中会注意红绿灯的信息，而自动驾驶更离不开红绿灯信息，有了红绿灯信息，自动驾驶车辆才能更好地与车路进行交互。本篇分析 Apollo 6.0 中红绿灯检测和识别中的相关算法逻辑及部分代码实现。 先看感知架构图。 Apollo 中的红绿灯 Apollo 默认有 2 个前视摄像头： 25mm 焦距看远处，视距长，但 FOV 小。 6mm 焦距看近处，视距短，但 FOV 大。 两个摄像头都可以检测到红绿灯，它们相互冗余，但是同一时刻只能以一个为主。 上面的图片是来自于长焦相机，能看得很远，但视野
Apollo星火计划学习笔记——第七讲自动驾驶规划技术原理2
sinat_52032317的博客
12-14 2246
全自动泊车通过360环视(四个鱼眼摄像头)和12个超声波雷达搜索车辆周围环境，寻找其他停放车辆之间适当停车位或地面车位标记(如车位线等)，并根据驾驶员的选择自动或手动确定目标车位，计算自动泊车轨迹，并发送横向及纵向控制命令，引导车辆停放在目标泊车位置，并达到一定的位置精度要求。可开发泊车的车辆有轿车、SUV、MPV、卡车等。参考IS0 20900:部分自动停车系统（PAPS）.性能要求和试验程序Type1:系统由位于驾驶员座椅的常规驾驶员监督。Type2。
apollo源码阅读——红绿灯感知识别模块
Campsisgrandiflora的博客
06-05 3109
因为学习的原因，最近要研究一下百度apollo自动驾驶平台的红绿灯识别模块，写下点东西作为学习的记录 目录apollo感知模块红绿灯感知流程 apollo感知模块 apollo感知模块的总体架构如图所示，我们看到在红绿灯模块中用到了6mm和12mm的前置摄像头，这个6mm指的是焦距为6毫米，6mm是广角镜头，拍摄范围比较大，而12mm是长焦距摄像头，拍摄的距离比较远，在后面我们可以知道，同一个时间点只以一个摄像头的图片为依据 下面这张是展现更多细节的模块图 apollo总体的感知模块如图所示，红绿灯模
智能驾驶交通灯的识别程序
05-26
主要是智能驾驶交通灯的识别程序，主要是针对初学者！！！！
Apollo自动驾驶进阶课（2）——Apollo开源模块
qq_45577461的博客
07-21 3814
1.无人驾驶车 这一部分相当于对入门课程（1）无人驾驶概览的补充。 无人驾驶对安全精度和各种复杂技术的集成程度要求非常高 无人驾驶车一定是线控车。线控（by-wire），就是被电脑控制。 为了保证无人驾驶车的安全性，当它在路上行驶的时候，必须做到它跟云端是有连接的。无人驾驶车并不需要时时跟云端汇报接下来会如何处理，而是要告诉云端它的位置以及行驶规划。 高精度地图 高精度地图对于无人车的非同寻常的价值： 高精度地图能够给无人车很多预判的空间。 当无人车通过高精度地图知道前方的路况和交通标识信息后，能够提前做
精选资源
Apollo感知模块算法详解.pdf
08-15
Apollo 感知模块算法详解是 Apollo 3.0 的核心组件之一，负责处理自动驾驶车辆的感知任务。该模块基于深度学习技术，结合有限数据的可视化检测技术，实现对车道线和对象的检测。 深度网络 Apollo 3.0 使用 YOLO ...
从数据采集开始研究百度apollo摄像头感知模块开发
u011886519的博客
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计算机视觉 图像知识科普 做图像相关的算法，今天总结一些知识点，从图像如何产生开始到数字图像处理再到今日如火如荼的深度学习。 大纲如下： 数字图像成像原理 相机成像关键参数解析 图像畸变校正 单目测距、双目测距 目标检测追踪 多传感器融合 1、数字图像成像原理 数字图像成像是把光信号转变为电信号。 摄像头图像采集设备是由透镜、传感器、ISP等硬件组成。并且通过线性纠正、噪点去除、坏点修补、颜色差值、白平衡校正、曝光校正等处理后形成的图像。3A技术指的是自动对焦（AF）、自动曝光（.
Apollo 感知模块 _study [ADS]--交通信号灯
chepwavege的专栏
07-09 1304
Abbr: 长焦镜头：telephoto (camera) 12mm 广角镜头：wide-angle camera FOV 52deg 6mm REF: https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/specs/traffic_light.md 设计要求： 摄像头探测距离 >100m , 推荐选择焦距focus...
百度Apollo星火自动驾驶-红绿灯限速通行
2201_75583151的博客
07-06 2476
满分视频实例：https://b23.tv/9Zigvlo提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考这题的难点主要在于通过红绿灯路口时的速度限制。
Apollo规划之交通灯场景仿真调试
weixin_46604884的博客
03-23 1735
2.可以通过 /apollo/modules/planning/conf/traffic_rule_config.pb.txt 修改停止墙距离红绿灯距离，默认为1.0m，可以将视图调成Overhead模式以方便观察不同距离的效果。注意鼠标左键选择起点终点，按住右键拖动。在/apollo/modules/planning/conf/traffic_rule_config.pb.txt 中修改参数不需要编译即可运行，但是在/apollo_workspace中修改参数需要重新编译才能运行。
「Apollo」百度Apollo感知模块(perception)红绿灯检测代码完整+详细解析
Liiipseoroinis
06-11 7735
背景 最近在读apollo感知模块下的红绿灯检测，apollo框架思路清晰，风格规范，值得多读。直接上代码文件：trafficlights_perception_component.cc trafficlights_perception_component.cc 整个trafficlights_perception_component.cc文件的函数主要分为三部分：以init开头的初始化部分，红绿灯模块的主函数OnReceiveImage，以及被主函数直接/间接调用的其他函数。 突然想写个记录，主函数我已经
Apollo星火计划学习笔记——Apollo决策规划技术详解及实现（以交通灯场景检测为例）
sinat_52032317的博客
12-19 6185
接着判断当前道路状况是否可以换道，若可以换道，则路径决策生成一个换道边界，若不可以换道，则会生成一个道内的边界。Traffic Light场景的进入这部分主要有两个部分：第一个部分通过Overlap重叠判断是否进入交叉路口，第二个部分通过由高精地图提供的车道信息以及交通信号等情况进入不同的场景，选择是有保护的场景还是无保护的场景。速度决策的流程：对当前路径产生一个或多个速度边界，再将其集成一个速度边界的集合，生成一个ST图。在得到路径边界之后，通过路径规划器，得到平滑的路径曲线，之后再对曲线进行路径决策。
Baidu Apollo 无人驾驶课程笔记2： 进阶篇——感知部分
qq_46276946的博客
11-16 2393
人类驾驶员的感知与感知系统的区别与联系。 小感知与大感知的关系。在这个领域里软件开发也要适配硬件，所以软件硬件都要了解才能做得更好。 ①激光雷达（Lidar）：激光头发射，打到障碍物以后返回，接收器接受到的时间乘以光速除以2。 优点：自带光源，昼夜都能使用，而且测距很准，厘米级精度。 缺点：多线激光雷达还是很稀疏，测距可以但是识别困难。激光雷达是主动式有功率限制，所以有感知距离限制：64线在六十到七十米。 ②相机（Camera）: 缺点：相机是被动式，受光照条件影响大。 优点...
百度apollo3.0自动驾驶原理简介-3D障碍物感知
cmdholder的专栏
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3D障碍物感知（激光雷达数据+高精度地图数据)： 1. 高精度ROI过滤：通过当前位置查找当前位置附近范围内的高精度地图区域 + 激光雷达的区域 进行俯视图2D视角进行取交集。     参数：range（-a, a)代表激光雷达的俯视图矩形范围 cell_size 代表这个矩形范围内的分辨率，即分成多少个小格子。 2. #1的输出就是当前区域高精度地图区域内的激光雷达点云数据。然后用2D俯视...
Apollo专项课——第一讲：交通灯检测
qq_41545537的博客
12-02 601
Apollo官网专项课-交通灯检测学习
Apollo3.0自动驾驶感知模块与深度网络解析
"Apollo3.0的感知模块主要关注自动驾驶中的图像处理和对象检测，利用深度学习网络实现车道线和物体的识别。系统依赖前置摄像头和雷达来确保与前方车辆的安全距离，尤其适用于高速公路驾驶。然而，它不适用于急转弯、...
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