开发者说丨Apollo感知解析之MinBox障碍物边框构建

最新推荐文章于 2024-04-21 09:38:02 发布
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【Astra S 检测障碍并绘制最小包围盒】
我的标题
11-21 430
主要对图片中的障碍进行检测，并绘制最小包围盒示意障碍物范围。
【Apollo】感知解析之MinBox障碍物边框构建
lemonxiaoxiao的博客
09-17 1751
参考：https://mp.weixin.qq.com/s/fsZREKxrHFQlII0VF60DBQ Apollo感知模块具有识别障碍物和交通灯的能力，LiDAR利用点云感知，可以了解障碍物的位置、大小、类别、朝向、轨迹和速度等信息。 Apollo解决的障碍物感知问题有： · 高精地图ROI过滤器（HDMap ROI Filter） · 基于卷积神经网络分割（CNNSegmentation） · MinBox障碍物边框构建（MinBoxBuilder） · HM对象跟踪（HM Object Tra.
apollo_构建minbox
qq_33993729的博客
11-21 789
MinBox障碍物边框构建 from https://github.com/YannZyl/Apollo-Note 对象构建器组件为检测到的障碍物建立一个边界框。因为LiDAR传感器的遮挡或距离，形成障碍物的点云可以是稀疏的，并且仅覆盖一部分表面。因此，盒构建器将恢复给定多边形点的完整边界框。即使点云稀疏，边界框的主要目的还是预估障碍物（例如，车辆）的方向。同样地，边框也用于可视化障碍物。 算法背后的想法是找到给定多边形点边缘的所有区域。在以下示例中，如果AB是边缘，则Apollo将其他多边形点投影到
【自动驾驶】基于点云的避障算法笔记
AI知识搬运工
01-14 4594
1，点云数据预处理与可视化 激光雷达数据获取的这一步有一些需要满足的条件： 雷达需确保能够扫描到地面，VLP-16雷达的竖直平面视角为[-15，15 ]，需根据这个视角，确保地面可以被扫描到； 地面和非地面数据最好可以有个很明显的竖直维度的落差，以便可以区分地面和非地面。 满足上面两个条件后，可以对采集的数据进行处理。 先将其转换为（x,y,z）的点云数据，拿到数据后，可以使用 MATLAB可视化，也可使用python工具包mayavi来可视化 mayavi使用实列： from ma..
Apollo感知解析之MinBox障碍物边框构建
黎国溥
11-11 4920
Apollo感知模块具有识别障碍物和交通灯的能力； LiDAR利用点云感知，可以了解障碍物的位置、大小、类别、朝向、轨迹和速度等信息。 Apollo解决的障碍物感知问题有： ·高精地图ROI过滤器（HDMap ROI Filter） ·基于卷积神经网络分割（CNNSegmentation） ·MinBox障碍物边框构建（MinBoxBuilder） ·HM对象跟踪（H...
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开发者说丨Apollo项目Routing模块A_算法剖析.pdf
05-04
在游戏场景中，寻路算法需要处理的是复杂多变的环境，包括各种障碍物、敌对单位和地形限制等。A*算法在此场景下，能够快速定位出一个有效的次优解，避开不必要的复杂地形和潜在的威胁，为游戏中的角色提供智能且高效...
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开发者说丨Apollo项目导航模式下的坐标转换研究.pdf
05-04
"Apollo项目坐标转换研究" Apollo项目是自动驾驶领域的开源项目，旨在提供一个完整的自动驾驶解决方案。其中，坐标转换是自动驾驶中一个关键组件，涉及到各个坐标系之间的转换。下面将讨论Apollo项目中的坐标转换...
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开发者说 _ Apollo代码学习—MPC与LQR比较.pdf
05-04
本文将对 MPC 和 LQR 进行比较，讨论它们在状态方程、控制实现、目标函数和工作时域等方面的相似和不同之处。 一、状态方程 MPC 和 LQR 都是基于状态空间设计法的控制器，但它们的状态方程形式不同。LQR 的状态...
自动驾驶领域Apollo Lattice算法调试环境及动态障碍物处理源码解析
最新发布
07-28
首先介绍了Apollo提供的丰富调试工具及其调试环境的搭建方法，使开发者能够对Lattice算法进行性能分析和优化。接着详细解释了Lattice算法的工作原理，即在预设交通场景下对未来路况进行预测并生成最优行驶路径。然后...
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进阶课程⑯丨Apollo感知之旅——感知概貌.pdf
04-17
Apollo感知之旅——感知概貌 本文档概括了自动驾驶领域中的感知技术，主要涵盖了机器人学科的问题，机器人如何像人类学习，但不是完全模仿，而是扬长避短，发挥出机器本身的特性。机器感知系统通过各种传感器获取...
百度Apollo(二)：障碍物感知模块
听说你爱吃芒果
01-18 9313
Apollo解决的障碍物感知问题： 1.高精地图ROI过滤器（HDMap ROI Filter） 2.基于卷积神经网络分割（CNN Segmentation） 3.MinBox 障碍物边框构建（MinBox Builder） 4.HM对象跟踪（HM Object Tracker） 其源码在：apollo\modules\perception\obstacle\lidar 高精地图
Apollo激光雷达3D障碍物感知
qq_41206519的博客
03-09 2280
所选代码地址：link #pragma once #include <algorithm> #include <limits> #include <memory> #include <vector> #include "Eigen/Core"//C++矩阵运算库 #include &q
Apollo 的3D障碍物感知解析
weixin_42469289的博客
11-17 3271
Apollo解决的障碍物感知问题： 高精地图ROI过滤器（HDMap ROI Filter） 基于卷积神经网络分割（CNN Segmentation） MinBox 障碍物边框构建（MinBox Builder） HM对象跟踪（HM Object Tracker） 高精地图ROI过滤器 ROI（The Region of Interest）指定从高精地图检索到包含路面、路口的可驾驶区域。高精地...
探秘MinBox Logging：一款高效、易用的日志管理神器
gitblog_00087的博客
04-21 545
探秘MinBox Logging：一款高效、易用的日志管理神器 在软件开发中，日志扮演着至关重要的角色，它帮助我们追踪应用运行状态，排查问题，优化性能。今天，我们要推荐的就是一款专为开发者打造的日志管理系统——。 项目简介 MinBox Logging是一个轻量级的、高度可定制的日志收集和分析平台，旨在简化日志处理流程，提高团队协作效率。它支持多种语言SDK（如Java, Python, Node...
自动驾驶平台Apollo 3.0阅读手记：perception模块之lane post processing
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世事难料，保持低调
10-13 1万+
背景 之前写过一篇杂文《自动驾驶平台Apollo 2.5阅读手记：perception模块之camera detector》，介绍到用于camera输入的DNN模型不仅会输出物体检测结果，还会输出车道线的语义分割结果。但要得到最终的车道线信息，还要经过后处理。项目中自带一个例子cc_lane_post_processor_test，我们就以这个例子为线索，看下它的大体实现。 首先按《自动驾驶平台A...
百度Apollo(一)：代码模块
听说你爱吃芒果
01-15 7178
百度Apollo：https://github.com/ApolloAuto/apollo/tree/master/modules 一级目录结构重要文件夹内容： docker：docker有关的文件,如启动docker脚本,进入docker容器脚本。 docs：文档模块，有完整英文文档和部分中文文档 。 modules：apollo中各个模块的源代码，如感知，决策，规划等核心模块。 sc
「Apollo」Apollo感知汇总
Liiipseoroinis
12-06 4746
感知Perception概览 整个apollo perception传感器架构图如下： 整个感知模块的硬件方面包括了多个相机、毫米波雷达（前后）、激光雷达；在算法方面使用了单传感器、多传感器融合后的检测、识别，能够对障碍物进行分类、跟踪和运动轨迹的预测，除此之外还能给出障碍物的运动信息（前进方向、加速度等），给出车道相与本车的相对位置。 各传感器数据流细节如下图： 感知模块 Input 128线激光雷达数据 16线激光雷达数据 毫米波雷达数据 图像数据（相机传感器） 各传感器外参标定数据 各相机内参标
零侵入式分布式链路日志minbox-logging使用文档v1.0
他很懒，但也在努力的生活着
06-30 198
在 SpringCloud MicroService 部署方式下使用时，可以将 Logging Admin 作为一个单独的服务进行注册到 Service Registry Center （服务注册中心，如： Eureka 、 Zookeeper 、 Consul 、 Nacos Discovery 等），这样在 Logging Client 通过服务注册的发现接口即可完成 Logging Admin 的发现，获取地址后进行 上报请求日志。
【Baidu Apollo】4.1 感知
笑扬轩逸的博客
08-01 1万+
首先非常感谢知乎上几位大牛和Apollo开发者社区分享的相关资料，整个Baidu Apollo的系列文章，笔者这里做一些资料的收集整理，希望可以和大家共同学习。主要的参考来源包括： 知乎冀渊的专栏眼中的世界 Apollo阿波罗自动驾驶开发者社区 Apollo 开发者在线文档 优快云 作者 知行合一2018 优快云 作者 DinnerHowe 欢迎使用Markdown编辑器写博客 本M...
深度解析Apollo感知模块：障碍物检测与融合算法
在"Apollo感知模块详解与实践2"中，该课程由讲师永辉主讲，专为刚接触Apollo自动驾驶感知模块或对此有一定了解但寻求深入学习的人群设计。课程的核心目标是提供一个系统且全面的理解，包括感知模块在自动驾驶中的...
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