变道or借道

已于 2024-09-03 22:48:14 修改
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文章标签： apollo 自动驾驶 规划控制
于 2024-09-03 21:53:43 首次发布
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TP5后端,VUE前端请求聚合数据驾照题库
qq_38192709的博客
12-15 1914
选择效果： 演示效果： 1： Vue 配置： /config/index.js 'use strict' // Template version: 1.3.1 // see http://vuejs-templates.github.io/webpack for documentation. const path = require('path') module.exports = { dev: { // Paths assetsSubDirectory: 'static',
NGSIM数据集Python处理（超车变道数据筛选）
Mr.J的博客
05-11 1881
NGSIM数据集因其量大质优，在车辆跟驰、变道等领域的研究中被广泛使用，作为一种特殊的变道行为，超车变道存在其显著的特点，但对超车变道的研究较少，一方面，超车变道数据的获取存在一定难度，另一方面，超车变道的决策较为复杂，本文通过Python代码的编写，实现对NGSIM数据集中产生超车变道行为的车辆数据进行提取，以下概述代码主体部分及部分说明。如需完整代码，可点击本人上传的代码链接进行下载。NGSIM数据集超车变道数据筛选-数据挖掘文档类资源-优快云文库 获取每一车辆切割索引数据 通过原始...
apollo决策规划学习--慢速障碍物超车
不荒废现在，不畏惧未来！
05-24 9584
巨人的肩膀： Apollo Planning 代码学习（一） apollo介绍之planning模块 Apollo Planning决策规划代码详细解析 (6):LaneChangeDecider 1 主要的函数流程如下： PlanningComponent::Proc() -> OnLanePlanning::RunOnce() -> OnLanePlanning::Plan(）-> PublicRoadPlanner::Plan() -> Scenario::
Apollo path_bounds_decider解析
qq_34310307的博客
10-20 1521
apollo path_decider 解析
智能网联汽车 V2X 系统预警应用功能测试与评价方法
爱是与世界平行
07-08 3895
本文件规定了智能网联汽车V2X系统预警应用功能的通用要求、测试项目及测试方法，包括测试 场景的功能要求、测试步骤以及通过性条件。本文件适用于具有V2X网联功能的M1类、N1类车辆的应用场景测试与评价，其他车辆类型可参考 执行。智能网联汽车测试场的基础测试道路、一般测试道路、道路网联环境以及配套服务设施等应符合 T/CSAE 125 的要求。如未标明特殊要求，所有测试均应在下述条件下进行：——测试道路环境：空旷、无遮挡、无干扰；——无降雪、冰雹、扬尘等恶劣天气情况；——环境温度为-20℃～60℃；——水平能见
【Apollo学习笔记】——规划模块TASK之PATH_BOUNDS_DECIDER
sinat_52032317的博客
08-25 2147
在Apollo星火计划学习笔记——Apollo路径规划算法原理与实践与【Apollo学习笔记】——Planning模块讲到……Stage::Process的函数会依次调用task_list中的TASK，本文将会继续以LaneFollow为例依次介绍其中的TASK部分究竟做了哪些工作。由于个人能力所限，文章可能有纰漏的地方，还请批评斧正。在配置文件中，我们可以看到LaneFollow所需要执行的所有task。本文将继续介绍LaneFollow的第四个TASK——
【Apollo学习笔记】——规划模块TASK之PATH_ASSESSMENT_DECIDER
sinat_52032317的博客
08-28 1768
在Apollo星火计划学习笔记——Apollo路径规划算法原理与实践与【Apollo学习笔记】——Planning模块讲到……Stage::Process的函数会依次调用task_list中的TASK，本文将会继续以LaneFollow为例依次介绍其中的TASK部分究竟做了哪些工作。由于个人能力所限，文章可能有纰漏的地方，还请批评斧正。在配置文件中，我们可以看到LaneFollow所需要执行的所有task。本文将继续介绍LaneFollow的第6个TASK——路径评价，选出最优路径由fallback。
Apollo planning之PathBoundsDecider
weixin_65089713的博客
08-14 2841
PathBoundsDecider类，，路径边界决策主要的就在Process方法中。Decider类继承了，，并且执行方法。和上述的方法相对应Task类，定义类，是路径边界决策的输入。
Apollo Planning学习(6)-------PATH_ASSESSMENT_DECIDER
m0_71477431的博客
02-02 1193
学习记录
超车仿真软件_SIMULINK_多车道变道超车场景_prescan_prescan和simulink_
09-30
本项目涉及的核心知识点是“超车仿真软件”，它使用了MATLAB的SIMULINK工具与Prescan软件进行联合仿真，以创建并分析多车道变道超车的复杂交通场景。 SIMULINK是MATLAB的一个扩展，主要用于动态系统建模和仿真。它...
Prescan多车道变道超车场景
09-29
路径规划算法确保车辆能够找到最优的变道路径，决策模块则需要判断何时开始变道、何时结束，以及如何处理可能的障碍物。动态控制负责执行这些指令，使车辆平稳地移动到目标车道。 Prescan软件提供了一个强大的建模...
基于强化学习+MPC模型预测控制算法的车辆变道轨迹跟踪控制MATLAB仿真
05-13
在本项目中，我们探讨了如何利用强化学习（RL）结合模型预测控制（MPC）算法来实现车辆的变道轨迹跟踪控制。这个基于MATLAB的仿真环境是为研究和理解这种高级控制策略而设计的，它对于自动驾驶汽车技术的发展至关...
NGSIM数据车辆变道时周边车辆数据提取
03-11
通过Python代码的编写，对NGSIM数据集中US-101路段车辆的车辆...文件考虑了ID复用的情况，因此对于每一个车辆都能做到精准判别，所以同一ID可能会出现很多个变道时刻，该种情况通过对文件采用包含时间的命名进行了区分
变道场景下的自动驾驶车辆轨迹规划算法研究
08-23
本文首先对变道决策和变道区域进行了研究，将研究的对象设定为自动驾驶车辆在行驶过程中的自由变道问题。提出累计行车不满意度和最佳车辆间隔的概念，并给出计算方法。累计行车不满意度用于描述自动驾驶车辆在原车道...
Occ-LLM：利用基于占用的大语言模型增强自动驾驶核心
qq_54556560的博客
06-10 751
   大型语言模型（LLMs）在机器人和自动驾驶领域取得了长足的进步。本研究提出了第一个基于占用的大型语言模型（Occ LLM），它代表了将LLM与重要表示相结合的开创性努力。为了有效地将占用率编码为LLM的输入，并解决与占用率相关的类别不平衡问题，我们提出了运动分离变分自编码器（MS-VAE）。这种创新方法利用先验知识在将动态对象输入到定制的变分自动编码器（VAE）之前将其与静态场景区分开来。这种分离增强了模型专注于动态轨迹的能力，同时有效地重建了静态场景。Occ LLM的有效性已在关键任务中得到验证，包
UNECE R152——解读自动驾驶相关标准法规（AEB）
qq_54556560的博客
06-09 463
制造商需严格满足重复测试的鲁棒性要求，并完善故障分析流程，否则可能无法通过AEBS认证。（车辆部件互认框架），经1995年、2017年多次修订，当前为2021年最新修正案。），发布于2021年2月2日，2021年1月3日生效。（见附件3评估要求），证明AEBS能持续满足性能标准。当前文件为技术文档，法律依据以原始文件。共同分析失败原因，并将报告附于测试记录。：确保AEBS在重复测试中表现稳定可靠。内，额外测试其他车速以验证系统可靠性。（注：失败率按类别独立计算）若任意一次失败，允许。
【AI】模型vs算法（以自动驾驶为例）
最新发布
数据挖掘学习梳理
06-11 536
​结论写在前面，模型是“自动驾驶的大脑结构”（长什么样），算法是“让这个大脑学会开车的方法”（怎么训练、怎么思考）​。我们以自动驾驶这一典型AI应用场景为例，从感知、预测、决策、控制四大核心环节拆解模型与算法的具体分工，帮助你更直观地理解两者的区别。
端到端自动驾驶研究：通过强化学习与世界模型的协同作用向VLA范式演进
Soly_kun的博客
06-10 507
端到端自动驾驶研究：通过强化学习与世界模型的协同作用向VLA范式演进
51c自动驾驶~合集58
whaosoft~aiotの开发板商城
06-09 1023
在处理超长上下文（如 64K 和 128K）任务时，CCA-LLM 的 EM 得分超越了标准自注意力机制，同时推理速度也显著提升——在 128K 上下文长度下，推理速度达到标准自注意力方法的 7.9 倍，展现出其在高效长文本建模方面的突出优势。b) 树形优势值估计 (Tree-based): 在长思维链场景下，MC 估计的代价很高，团队提出了一种高效的树形估计方法：将采样轨迹组织成树形结构，通过自底向上的奖励聚合计算状态价值（V 值），同一个父节点的子节点形成一个组，在组内计算每个段的优势值。
变道速率
05-31
<think>好的，我现在需要处理用户关于“变道速率”的查询。用户想了解这个概念及其计算公式。首先，我得明确变道速率的定义，可能涉及车辆在变道时的速度变化或完成变道所需的时间。接下来，要查找相关的计算公式，可能需要考虑横向加速度、车道宽度、车辆速度等因素。我需要调用网络搜索工具，查找权威来源，比如交通工程文献、车辆动力学资料或相关研究论文。搜索关键词可能包括“变道速率公式”、“lanechange ratecalculation”、“车辆变道模型”等。在检索过程中，要注意区分变道速率和换道时间，确保信息的准确性。查到资料后，发现变道速率通常涉及横向位移和时间的关系。例如，公式可能是速率等于车道宽度除以变道时间。另一个角度可能是基于横向加速度的动力学公式，如$a_{lat}=\frac{v^2}{R}$，结合转弯半径和速度计算。需要整合这些信息，分步骤解释概念和不同计算方法。还要检查是否有不同的模型，比如经验公式或理论推导，比如使用三次多项式模型描述轨迹。需要将这些方法整理成条理清晰的步骤，避免使用步骤词汇，用换行分隔。同时，确保数学公式和代码符合格式要求，比如变量用$包裹，代码块正确标注语言类型。 最后，生成相关问题时要基于用户的问题和回答内容，比如变道安全条件、横向加速度的影响因素、仿真模型中的变道参数设置。确保问题相关且具有延伸性，帮助用户进一步探索。</think>变道速率指车辆完成车道变换过程中横向位移的速率，通常反映车辆动态性能和驾驶员操作特征。其计算涉及横向加速度、时间参数及车辆运动轨迹分析，常见计算方法包括以下三种： **基于横向位移的计算模型** 变道速率可表示为车道宽度与变道时间的比值： $$v_{lc} = \frac{w}{t}$$ 其中$w$为车道标准宽度（3.5-3.75米），$t$为完成变道动作所需时间。实际应用中需考虑车辆实际行驶路径长度，公式修正为： $$v_{lc} = \frac{\sqrt{w^2 + (v_x \cdot t)^2}}{t}$$ $v_x$为纵向行驶速度。 **动力学计算方法** 通过横向加速度推算变道速率： $$a_{lat} = \frac{v_x^2}{R} = \frac{4w}{t^2}$$ 推导得变道速率表达式： $$v_{lc} = \sqrt{a_{lat} \cdot w}$$ 典型小轿车横向加速度阈值为$0.3g \sim 0.5g$（约$2.94 \ m/s^2 \sim 4.9 \ m/s^2$）。 **轨迹规划模型** 采用三次多项式描述变道轨迹： ```python def lane_change_trajectory(t, t_total, w): tau = t / t_total y = w * (3*tau**2 - 2*tau**3) return y ``` 该模型通过时间参数$t_{total}$和车道宽度$w$可计算任意时刻的横向位置，变道速率为轨迹函数的一阶导数。 实际工程应用中，ISO 3888-2标准规定变道测试工况下车辆需在$5.5 \pm 0.5$秒内完成标准车道变换，对应基准变道速率约$0.64 \ m/s$。自动驾驶系统设计中常采用$0.2 \sim 1.0 \ m/s$的变道速率范围以确保舒适性和安全性。
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