自动驾驶
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苏源流
从事计算机视觉和SLAM领域，2012年10月“全国大学生数学建模竞赛”二等奖（数学应用能），2011年攻读 自动化 专业，2015年攻读“模式识别与智能系统” 专业。现在主要工作内容无人驾驶方面的视觉定位与导航，能够提供整体的地下车库自动泊车定位解决方案，该方案也适用于工业园区泊车，物流机器人，园区巡视机器人，餐饮配送、服务机器人等。本人熟悉linux下ROS环境，掌握opencv中2/3的功能，掌握视觉SLAM中ORB_SLAM2，激光lidar的loam。熟悉摄像机，激光雷达，惯导IMU等传感器的使用与开发。主导和参与多个定位项目，欢迎交流。致力于推进技术的应用，技术改变生活。不做无脑人
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【硬件应用】ZED-F9P/F9K开发板、TDA4（汽车领域的芯片）
ZED-F9P/F9K开发板MH16-F9千寻位置 RTK北斗GPS模块/ZED-F9P/F9K开发板u-blox宣布推出首款基于u-blox F9技术的高精度GNSS模块2018年4月26日，中国北京——全球定位及无线通信技术领先供应商u-blox公司(SIX:UBXN)近日宣布推出集成多频段实时动态（RTK）技术的ZED-F9P多频段GNSS模块，该模块可用于机器控制、地面机器人车辆和高精度无人机（UAV）应用。ZED-F9P的尺寸仅为22 x 17 x 2.4 mm，采用最新推出的u-原创 2021-08-05 16:11:47 · 6276 阅读 · 2 评论 -
[学习lcm]样例实践(Python API)
lcm实例(Python API)文件夹结构./python$ tree -L 1.├── cleanup.sh├── example_t.lcm├── gen-types.sh├── listener.py├── listener_select.py├── read-log.py├── readme.md└── send-message.py0 directories, 8 files 1.文件example_t.lcm 内容：pack...原创 2021-04-25 19:56:43 · 942 阅读 · 0 评论 -
高精度地图与数据采集生产及产品实例
高精度地图、定位、感知、预测、规划、控制高精地图主要包括：道路定义 （地图道路） 交叉路口 （记住交叉路口的地物信息等） 交通信号 （记住交通灯的位置，计算高度等） 车道规则 （记住当前路段的车道规则）处理高精地图外还有俯视图、相对定位图、三维点云地图来作为辅助没有高精度地图 L3 L4 是无法落地的普通的导航电子地图是面向驾驶员使用(有向图结构)，而高精度地图是自动驾驶汽车使用（还包转载 2020-05-18 18:28:19 · 7486 阅读 · 0 评论 -
定位中传感器与坐标系
<li>感知：What we see</li><li>决策：How the environment will change</li><li>规划：How we move</li><li>控制：How to control the car</li>目录1. 技术入门GPS定位点云匹配定位视觉定位惯性导航推算轨迹多传感器融合定位 2.基础知识——主要讲述各种坐标系三维坐标系的几何变转载 2020-05-18 17:45:31 · 1660 阅读 · 0 评论 -
[学习SLAM]分析总结常见的几种移动机器人底盘类型及其运动学
最近想做一个关于移动机器人的总结，就先从移动机器人的底盘说起吧。现在移动机器人这么火热，大到无人驾驶车，规矩的有工业上应用得很多的AGV（比如智能物流自动搬运机器人），小到淘宝上面的智能小车，都可以算作移动机器人。移动机器人有各种各样的底盘，有两轮的三轮的四轮的，比如无人车是四轮的阿克曼模型，一般的AGV是两轮差速模型，还有大学生机器人竞赛里面常见的三轮全向轮底盘，四轮全向轮底盘，还有一些AGV是...转载 2019-12-26 10:28:52 · 5828 阅读 · 0 评论 -
[自动驾驶]自动驾驶工具箱-车道保持辅助与车道检测
自动驾驶工具箱 自动驾驶工具箱入门车道保持辅助与车道检测本示例使用：自动驾驶工具箱 嵌入式编码器 模型预测控制工具箱 Simulink控制设计 Simulink本示例说明如何为汽车车道保持辅助（LKA）控制器模拟和生成代码。在此示例中，您： 回顾结合了车道检测数据处理和Model Predictive Control Toolbox™的车道保持控制器的控制算法...翻译 2019-11-05 09:54:58 · 8190 阅读 · 1 评论 -
[自动驾驶]带传感器融合的自适应巡航控制
本文链接： https ://blog.youkuaiyun.com/KYJL888/article/details/102895481带传感器融合的自适应巡航控制本示例使用：自动驾驶工具箱 嵌入式编码器 模型预测控制工具箱 Simulink控制设计 Simulink开放式此示例显示了如何使用传感器融合为在弯路上行驶的车辆实现基于传感器融合的汽车自适应巡航控制器。在此示例中，您：...翻译 2019-11-05 09:53:54 · 4768 阅读 · 3 评论 -
[自动驾驶]车载多传感器融合定位方案：GPS +IMU+MM
导读高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块。其中，云上定位主要解决Wifi指纹库、AGPS定位、轨迹挖掘和聚类等问题；端上定位解决手机端和车机端的实时定位问题。近年来，随着定位业务的发展，用户对在城市峡谷（高楼、高架等）的定位精度提出了更高的要求。特别是车机端定位，由于定位设备安装在车上，一方面，它可以搭载更丰富的定位传感器来解决特殊场景的问题，另一方面，各个传感器之间相互固连，有利于...转载 2019-11-01 19:19:51 · 3730 阅读 · 0 评论 -
自动驾驶传感器平台盘点
不同的传感器都有其优势和缺陷，无法在单传感器的情况下完成对无人驾驶功能性与安全性的全面覆盖，这显示了多传感器融合的必要性。因此，各个传感器之间借助各自所长相互融合、功能互补、互为备份、互为辅助才是完备的无人驾驶系统。如何融合这些传感器的优势，弥补不足是自动驾驶工程师们现在的主要工作之一。 目前，现有的车载传感器包括激光雷达、毫米波雷达、车载摄像机、GPS/IMU、V2...转载 2019-10-22 20:40:13 · 1159 阅读 · 0 评论 -
【无人驾驶】“自主代客泊车”/自动泊车方案调研 2
目录智行者发布自主代客泊车（AVP）方案中电昆辰“鹰眼”定位（射频定位、UWB）百度自主泊车解决方案纵目科技驭势科技纽劢科技Momenta魔视智能吉利魔视智能戴姆勒和博世【无人驾驶】“自主代客泊车”概述 1 自主泊车方案在自动驾驶领域，作为L4级别自动驾驶方案中的一个分支，自主泊车方案一方面整合了L4级别自动驾驶的技术，另一面由于...原创 2019-09-28 18:49:14 · 31341 阅读 · 2 评论 -
【无人驾驶】“自主代客泊车”概述 1
L4级无人驾驶前段时间谷歌开始在美国测试L4级无人驾驶车，英国最近也宣布什望能够在2019年让无人驾驶车开始上路，自动驾驶正在离人们的生活越来越近。但我们同时也知道，尽管L4级无人驾驶车开始上路，仍然是有限制条件的。要想用手机叫到一辆Waymo的无人驾驶网约车，等到项目正式启动的时候也只有少数人才有这个条件。因而，要真正让自动驾驶开始落地，选对场景很重要。什么是自主代客泊车（AVP）？...原创 2019-09-28 17:26:43 · 25347 阅读 · 0 评论