【文献阅读】Probabilistic Terrain Mapping for Mobile Robots with Uncertain Localization

原创 已于 2023-08-03 20:19:02 修改 · 386 阅读 · 4 ·
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#自动驾驶 #机器人 #算法

于 2023-08-03 20:08:07 首次发布
本文基于《ROBOT-CENTRICELEVATIONMAPPINGWITHUNCERTAINTYESTIMATES》和《Real-timelocalizationandelevationmappingwithinurbansearchandrescuescenarios》两篇论文，探讨了在复杂环境中的机器人实时定位与海拔映射技术，强调了不确定性估计在搜救应用中的重要性，鼓励学术交流和进步。
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自动驾驶汽车（Autonomous vehicles）又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。 资源整理自网络，源地址：https://github.com/manfreddiaz/awesome-autonomous-vehicles ...
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VoxelMap:Efficient and Probabilistic Adaptive Voxel Mapping for Accurate Online LiDAR Odometry
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自动驾驶中的传感器技术82——Sensor Fusion（5）
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车载点云级感知融合算法研究综述 摘要：本文系统梳理了点云级感知融合算法的发展现状与技术路线。从融合层次上可分为数据层、特征层和决策层三种方式，其中点云级融合作为前融合的代表形式，通过将激光雷达点云与摄像头像素在原始数据层面结合，形成彩色点云或深度图像。重点分析了视锥点云融合、像素-点云对应融合等典型算法架构，介绍了Transformer等新兴技术在跨模态特征融合中的应用。同时探讨了4D雷达、IMU、GNSS等其他传感器在点云融合中的辅助作用。研究显示，当前主流方案已实现30FPS的实时性能，未来将向BEV统
自动驾驶—CARLA仿真（29）传感器（Sensors and data）
zfjBIT的专栏
12-26 1127
该方法接收一个回调函数（callback）作为参数，通常是一个 lambda 函数，用于定义数据到达时应执行的操作。与所有其他参与者一样，首先需从蓝图库中查找传感器蓝图，并设置特定属性。通常，它们会附着（attach）到某个父级参与者（如车辆）上，从而像真实安装在车辆上的传感器一样随仿真移动。要么在每个仿真步（simulation step）获取，要么在特定事件触发时获取，具体取决于传感器类型。大多数传感器数据对象都提供将信息保存到磁盘的方法，便于在其他环境中使用。，因此传感器可能穿过墙壁或其他几何体。
自动驾驶中的传感器技术85——Sensor Fusion（8）
Godspeed_zwh的博客
12-27 661
摘要：PVT（位置、速度、时间）是GNSS系统的最终输出结果，通过与IMU数据进行松耦合或紧耦合融合实现精准定位。松耦合PVT融合采用EKF算法，工程实现简单但抗干扰能力较弱；紧耦合直接处理原始GNSS观测数据，在信号遮挡时仍能保持定位。多传感器融合（GNSS+IMU+视觉/激光雷达）和高精度算法（RTK/PPP）可提升定位精度至厘米级，满足自动驾驶需求。发展趋势包括多频多星座融合、AI驱动的异常检测和车路协同定位，推动车载GNSS感知向全场景高可靠性方向发展。
自动驾驶中的传感器技术84——Sensor Fusion（7）
Godspeed_zwh的博客
12-26 900
混合融合架构是L2++至L4级自动驾驶的主流方案，通过多层次灵活融合传感器数据。该系统包含三条并行处理主线：主感知流（BEV特征融合）、定位流（GNSS/IMU信号融合）和安全流（雷达/超声波后融合）。处理流程分为四个阶段：原始信号时空对齐、BEV深度特征融合、定位修正反馈和安全校验兜底。该架构采用AI主感知与传统传感器校验相结合的方式，既发挥深度学习优势又确保系统安全，通过ROI融合等特殊模式提升远距检测效率，最终形成"AI构建环境模型+传统传感器保障安全"的完整数据流，是目前自动驾驶
自动驾驶中的传感器技术86——Sensor Fusion（9）
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阶段核心驱动架构特点优点缺点代表方案规则算法工程师写代码感知-预测-规划 串行逻辑可解释，易调试累积误差，无法处理长尾Mobileye早期，传统L2两段式端到端深度学习+先验结构特征共享，可微分模块兼顾性能与解释性仍有结构限制一段式端到端视频数据上限极高，拟人化黑盒，训练极其昂贵VLA通用人工智能 (AGI)视觉+语言+动作具备常识推理能力实时性挑战，算力巨大演进阶段核心特征数据流形式下游规划局限性1. 模块化人工拆解，串行。
自动驾驶中的传感器技术79——Sensor Fusion（2）
Godspeed_zwh的博客
12-24 1015
本文详细介绍了各类车载传感器的信号处理算法。摄像头通过ISP进行RAW数据转换和图像优化；激光雷达利用FPGA完成时间测量和坐标转换；毫米波雷达进行频域变换和目标检测；超声波传感器处理声波信号实现测距；GNSS通过基带处理和差分校正实现高精度定位；IMU则需经过滤波和温度补偿来消除噪声和漂移。每种传感器都有特定的预处理流程，确保输出数据的质量和精度，为自动驾驶系统提供可靠的环境感知信息。
自动驾驶中间件iceoryx-介绍
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本文介绍了高性能中间件iceoryx的设计理念与技术特点。现代嵌入式系统面临数据规模增长、多进程架构和实时性要求等挑战，传统IPC方案存在性能瓶颈。iceoryx采用零拷贝共享内存机制，通过预分配内存池、无锁并发和相对指针等技术实现微秒级延迟和确定性传输。其核心组件包括RouDi守护进程、MePoo内存池和发布订阅API，采用控制/数据/通知三平面架构确保性能隔离。相比DDS、ROS等方案，iceoryx专注于本机进程间通信，具有轻量级、硬实时等特点，适合自动驾驶、工业控制等场景。该项目由Eclipse基金
深度强化学习驱动的自动驾驶运动规划：建模方法与场景化应用
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自动驾驶运动规划中的深度强化学习研究综述 摘要：本文系统综述了深度强化学习(DRL)在自动驾驶运动规划领域的应用现状。研究涵盖了运动规划的分层结构(行为层、运动规划层和控制层)，分析了车辆建模、仿真环境、动作空间设计、奖励机制和观测空间等关键要素。文章按任务复杂度分类讨论了跟车行驶、车道保持、汇入车流和交通环境行驶等典型场景的DRL解决方案，比较了不同方法的优劣。同时指出了当前研究面临的挑战，包括安全性保障、仿真到现实的迁移(Sim2Real)等问题。尽管DRL在自动驾驶运动规划中展现出潜力，但仍需与其他方
Perform probabilistic iterative improvement for one iteration
06-08
好的，我来为你解释一下一次概率性迭代改进的过程。 概率性迭代改进是一种启发式算法，通常用于解决优化问题。该算法通过随机化和概率性的方式来探索解空间，并且每次迭代都会尝试寻找更优的解决方案。下面是执行一次概率性迭代改进的过程： 1. 首先，随机生成一个初始解决方案。 2. 然后，从当前解决方案的邻域中随机选择一个解决方案。 3. 比较当前解决方案和新的解决方案的优劣，并按照一定的概率接受新的解决方案（即使它比当前解决方案差）。 4. 如果接受了新的解决方案，则更新当前解决方案为新的解决方案，否则保持当前解决方案不变。 5. 重复步骤2~4，直到达到指定的停止条件。 在一次迭代中，我们只进行一次以上的步骤，即从当前解决方案的邻域中随机选择一个解决方案，并进行比较和更新。这个过程可能会多次执行，直到达到停止条件。每次迭代的结果都会影响下一次迭代的起点，因此算法具有一定的随机性。 需要注意的是，概率性迭代改进算法的效果受到多个参数的影响，包括初始解决方案、邻域大小和接受新解决方案的概率等。这些参数的选择需要根据具体问题进行调整。
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