_微尘_的博客

1.感知概貌1.1感知技术模块小感知：检测、（语言）分割、（属性）识别、跟踪、融合大感知：标定、定位、障碍物行为预测1.2感知多个维度Sensor维度（Input）：Lidar、Camera、Radar…Targer维度（Output）：障碍物、车道线和道路边界线、红绿灯…问题空间维度：2D算法、3D算法…机器视觉维度：模型计算、几何计算机器学习维度：深度学习（数据驱动）、...

1.选择ROS原因开发工具包：完整的包管理和工程结构；庞大的基础库；多语言接口支持计算调度模型：消息驱动的异步运行模型；抽象的P2P通信接口；自定义的消息格式调试工具：可视化的调试工具；消息查看、存储、回放工具2.ROS常用命令rosrun package_name node_name //启动一个节点rosnode list //查看激活的节点rosnode info nod...

1.强化学习和数据驱动方法

1.高精地图和自动驾驶1.1 自动驾驶分级标准  SAE将自动驾驶技术分为L0-L5共六个等级。L0代表没有自动驾驶加入的传统人类驾驶，L1-L5则随自动驾驶的成熟程度进行了分级。L0: 就是人工驾驶，完全由驾驶员来进行操作驾驶汽车，包括制动、转向、油门以及动力传动。需要由驾驶员判断危险性。L1: 汽车能给驾驶员一些支援(如车道保持系统、自动制动系统还有自适应巡航功能）L2: 部分...

1.无人车的定位是什么  无人车的定位就是确定无人车相当于一个坐标系的位姿。坐标系包括了全局坐标系和局部坐标系位姿包括了6个自由度（如下图所示）2.定位系统指标要求项目指标理想值精度误差均值<10cm鲁棒性最大误差<30cm场景覆盖场景全天候3.无人车定位方法基于电子信号定位（GNSS、Wifi、Cell pho...