开发者说｜Apollo感知分析之跟踪对象信息融合

最新推荐文章于 2024-05-14 16:30:34 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-14 16:30:34 发布 · 672 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文分析了一个包含链接的示例，探讨了如何从链接中获取有价值的信息，并讨论了链接在互联网内容传播中的作用。
Apollo学习笔记7-感知融合
hello1268的博客
05-14 1万+
Apollo学习笔记7-感知融合InputOutput Input The perception module inputs are: 128 channel LiDAR data (cyber channel /apollo/sensor/velodyne128) 16 channel LiDAR data (cyber channel /apollo/sensor/lidar_front, lidar_rear_left, lidar_rear_right) Radar data (cyber ch
Apollo：目录分析， test ok
小硕算法工程师
07-30 702
同时，交通信号灯检测也依赖于其他模块提供的数据，包含定位模块数据，高精地图数据(信号灯实时检测是不可行的或者说是不合理不必要的，原因在于太过耗费计算资源，实际只需要定位与高精度地图模块提供相应的位置信息，指示感知模块在什么时间段与路面段做信号灯检测)，E.g.路口需要启动信号灯检测，中间路段只需要障碍物检测，不存在信号灯。与模块启动相关的配置，默认建图文件是dag/planning.dag，内部实现模块节点间的通讯配置，构建DAG(有向无环图)，dag中再设置了config中的相关配置文件。
apollo传感器融合论文.pdf
09-13
apollo传感器融合论文
Apollo Fusion Module感知融合模块
我的专栏
10-14 2673
本文梳理了Apollo无人驾驶中感知后的融合处理逻辑
Apollo的感知融合模块解析
热门推荐
发现问题，解决问题.
05-20 2万+
Apollo的感知融合模块解析 下文主要对百度Apollo的感知模块的fusion部分进行细致深入的了解，我将结合代码、流程图等一起分析，尽可能的将我的认知记录下来，分享大家。需要注意的是，Apollo版本迭代很快，我这里的分析是根据2.5_release版本进行分析的，如果后续版本有所变动，以实际代码为准。 导读 下文我将按照如下流程对模块进行分析： 文字简述 流程图 用函数表...
Apollo 5.0源码学习笔记（二）| 感知模块 | 融合模块
zhanghm1995的博客
12-14 8679
本系列博客旨在记录自己在学习百度无人驾驶开源框架Apollo的心得和体会，欢迎大家阅读和点赞，并提出宝贵意见，大家相互学习，如需转载，请注明出处，谢谢！ 这篇文章主要介绍Apollo 5.0感知模块中的融合模块。由于不同传感器各有优缺点，传感器融合的必要性不言而喻，Apollo融合模块做的是目标级融合，即首先不同传感器自己先进行目标检测检测和目标跟踪，得到目标序列后作为融合模块的输入，进行进一...
基于C++与Python融合的Apollo感知学习算法设计源码
10-01
Apollo感知学习算法设计源码是一个高度集成、跨语言、功能完备的软件系统，它不仅展示了自动驾驶领域的先进技术，还为研究者和开发者提供了宝贵的资源。通过源码的研究，可以深入了解自动驾驶技术的发展现状，为未来...
精选资源
apollo自动驾驶-感知-激光雷达检测：lidar-detection
最新发布
01-31
Apollo自动驾驶的感知模块包括多种传感器数据融合技术，其中激光雷达（LIDAR）因其高精度和高分辨率成为了不可或缺的传感器之一。激光雷达能够提供360度的扫描视场，其点云数据可以用来构建环境的高精度三维模型。...
【Apollo动态环境感知】：坐标系在实时对象跟踪中的运用
本文系统性地探讨了动态环境感知与Apollo框架下坐标系的基础理论、实时对象跟踪技术以及前沿技术应用。首先介绍了坐标系的定义、分类及其在自动驾驶中的作用。随后，分析了实时对象跟踪的算法原理和坐标系的应用，...
Apollo感知模块算法深度解析
1. **传感器数据融合**：Apollo感知模块需要将来自不同传感器的数据进行融合，以便得到一个准确且全面的环境感知结果。常见的数据融合方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波和基于深度学习的融合方法等。 2. **目标检测与...
apollo-opentracing：通过Opentracing跟踪您的Apollo GraphQL服务器
02-04
阿波罗公开交易 Apollo Opentracing允许您根据行业标准将开源烘焙的性能跟踪集成到您的Apollo服务器。 :rocket: 开箱即用地追溯请求和字段级别的解析程序 :magnifying_glass_tilted_left: 记录查询和结果，以使调试更加容易 :gear: 选择要跟踪的请求 :link: 通过HTTP标头传输的跨度被拾取 :wrench: 使用您喜欢的与opentracing兼容的跟踪器，例如 :T-Rex: 来自节点6的支持 安装 运行npm install --save apollo-opentracing ， npm install --save apollo-opentracing是您已经相应地设置了一个opentracing跟踪器。 建立 我们需要两种
apollo-tracing-elixir：苦艾酒的Apollo跟踪中间件
02-04
apollo-tracing-elixir：苦艾酒的Apollo跟踪中间件
Apollo 5.0源码学习笔记（三）| 感知模块 | 融合模块 | 数据关联
zhanghm1995的博客
03-16 7424
本系列博客旨在记录自己在学习百度无人驾驶开源框架Apollo的心得和体会，欢迎大家阅读和点赞，并提出宝贵意见，大家相互学习，如需转载，请注明出处，谢谢！ 在上一篇博客Apollo 5.0源码学习笔记（二）| 感知模块 | 融合模块中总体概述了Apollo 5.0 中感知融合模块的整个处理流程，但其中还有很多细节没有涉及，其中非常重要的一个细节就是数据关联。 数据关联是tracking-by-d...
百度Apollo基础入门（感知与融合）
rensweet的博客
03-28 6764
本文是整理百度Apollo官方教程 感知模块大量计算机视觉技术（计算机看待和理解世界的方式）。 计算机视觉 **四项任务：**检测、分类、跟踪、语义分割 以“分类”任务为例概述流程，如下图所示 1. 摄像头图像 计算机看到的图像只是一个二维网格（黑白），下图是将图像分解为二维灰度像素值网格的示例 彩色图像过程类似，但更复杂一点 2. 激光雷达图像（lidar） 激光雷达传感器创建环境的点云表征，可提供摄像头无法获取的数据（如：距离、高度） Apollo感知 Apollo在高精度地图上使用ROI来重
Apollo6.0融合帧分析（FuseFrame函数）
lcc47251的博客
05-12 1170
相关链接 上篇链接 Apollo6.0概率融合分析（probabilistic_fusion），本文详述融合帧（ProbabilisticFusion::FuseFrame）的逻辑 下篇链接 Apollo 6.0前景匹配逻辑分析（hm_data_association文件夹） 代码链接：probabilistic_fusion.cc 如上篇博客所说，融合帧（ProbabilisticFusion::FuseFrame）由三部分组成，ProbabilisticFusion::Fuse...
关于多感知融合的设想
weixin_40274930的博客
05-02 982
最近在研读"基于机器视觉的红外图像故障识别应用"时，突然有一个想法，我认为今后"感知与识别"问题的进化不是探究更高识别率的视觉算法，而是探究多种感知如何相互配合并识别，因为视觉算法终究是有极限的，倾尽所有也不过是应用那数字图像上的三原色像素，从控制论的角度来看，一个物体是具有多重维度信息的，你只看图像这一维度是不可能完全辨别准确的。我们从人类辨识物体的方法就可以一窥其工作机制，比如说人要辨别一个东...
Apollo 6.0 感知融合所学及可能可改进问题
lcc47251的博客
04-23 991
Apollo 6.0 所学及可能可改进问题 不要在应当努力的年龄选择安逸！ 欢迎批评指正，持续更新。 1. 所学记录 [错误码] SensorFrameMessage中的apollo::common::ErrorCode error_code_记录了错误码。（便于找错） [处理阶段记录] SensorFrameMessage中的ProcessStage process_stage_记录了数据帧的处理流程信息。 （更便于找到问题出现的阶段） [配置文件统一管理] 概率融合Probabilistic
ros1版本apollo感知融合算法
ControlLearner的博客
05-14 1163
学习apollo框架设计学习apollo的感知融合算法目前只针对apollo中部分模块进行了移植，移植模块如下：使用原生ros（基于melodic）替代apollo中更改的ros使用ros pkg封装apollo中module使用catkin_make/cmake编译将ptotobuf版本提升到3.19.4将cmake版本提升到3.25.2增加动/静态障碍物rviz显示此移植版本，能很好的将自己的算法增加到框架中，应用于机器人或者无人驾驶中；
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值