【Apollo源码分析】系列的第三部分【prediction】_slamcode的博客 -优快云博客

最新推荐文章于 2023-07-31 14:32:35 发布
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分类专栏： 自动驾驶 C++ 文章标签： 自动驾驶
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/learnmoreonce/article/details/77587095
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【Apollo 6.0项目实战】Prediction模块
xiewf的博客
12-02 3323
本文讲解的是在 LGSVL 仿真器中测试自动驾驶车辆的预测能力。
Apollo prediction 相关操作
Gavinmiaoc的博客
06-02 462
apollo 相关操作
【Apollo源码分析】系列的第三部分【prediction】
slamcode的博客
08-25 7131
prediction prediction模块目前依然处于待完善的状态，代码大概只有200行左右。  预测模块的任务主要是：接收来自perception感知模块的基本信息，包括障碍物的位置，运动方向角，移动速度，加速度等。然后结合这些信息对障碍物进行轨迹预测trajectories Prediction，综合判断物体移动方向。 prediction/main.cc 先看main
Apollo--Prediction
wangxue_1231的博客
08-17 1771
文章目录预测介绍输入输出功能 预测 介绍 预测模块从感知模块接收障碍物，其基本感知信息包括位置、方向、速度、加速度，并生成不同概率的预测轨迹。 输入 障碍物 定位 输出 具有预测轨迹的障碍物 功能 容器 容器存储来自订阅通道的输入数据。目前支持的输入是感知模块的障碍物，车辆定位和车辆规划。 评估器 评估器对任何给定的障碍分别预测路径和速度。评估器通过使用存储在prediction/...
Apollo2.0自动驾驶之apollo/modules//prediction/prediction.cc
北漠苍狼的专栏(QQ:1746430162)
03-27 958
/****************Apollo源码分析**************************** Copyright 2018 The File Authors & zouyu. All Rights Reserved. Contact with: 1746430162@qq.com 181663309504 源码主要是c++实现的，也有少...
Apollo预测模块代码结构解析
qq_41324346的博客
07-07 3509
在看Apollo预测部分代码时，一开始被很多的模块搞晕了，一时不知从何下手。而且网上没能找到比较有价值的解析代码结构的博客，因此，在理清了预测部分的结构之后，想到写一篇博客，供同样学习预测模块的伙伴们参考。本篇博客只涉及结构解析，不进行具体的算法分析，如有错误，恳请批评指正。 预测模块的工作是预测感知模块检测到的障碍物的行为。整个模块的输入是障碍物信息（位置、速度、加速度、方位角）、本车的规划轨迹、本车定位信息； 输出是障碍物的预测轨迹及其概率。预测模块与其他模块的关系如图所...
【Apollo源码分析】系列的第一部分【common】
热门推荐
slamcode的博客
08-23 1万+
系列文章的第一篇，首先分析modules/common目录下面的源码。
Apollo2.0自动驾驶之apollo/modules//prediction/prediction.h
北漠苍狼的专栏(QQ:1746430162)
03-27 804
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Apollo教程笔记5——Prediction
lalala
10-29 1216
文章目录1.Introduction to Prediction2.Sebastian's Take3.Prediction Approaches4.Lane-Sequence-Based Prediction5.Obstacle Status6.Predict Target Lane7.Recurrent Neural Networks8.RNNs for Target Lane Predict...
Apollo 星火计划课程笔记 ---- Prediction
Tianchao龙虾
10-24 1225
Apollo Prediction 基本概念 流程概览 预处理模块 评价模块（参考文献） 轨迹生成模块（简） 定义：对无人车周围的障碍物未来N秒的行为轨迹进行预测。 目标：接收原始的感知/定位/地图信息，预测周围障碍物未来的行为轨迹，用以知道无人车下一步的运动规划。 难点： 上游输入的局限性(误差，干扰，延迟，etc.) 交通参与者意向的不可预测性 （目标障碍物变不变道？） 具体行驶路线的不可预测性（加速变道还是怎么变道？） 责任边界： 只将常规的交通状况纳入考虑范畴，预测最大的几个可能性。 尽
prediction
03-26
预言
Baidu Apollo代码解析之predicition-container
silver bullet
05-31 1115
Apollo中预测模块的任务是预测n秒内障碍物可能的运动轨迹，是以评估每条Lane Sequence的概率然后筛选进行的。预测模块由3个部分组成：Container，Evaluator，Predictor。而Container又分为3种：PoseContainer，ADCTrajectoryContainer，ObstaclesContainer。 Container主要是用来存储数据的，不同C...
Apollo 7.0中prediction预测模块的主流程
05-22 1911
本文主要讲解Apollo 7.0中prediction预测模块的主流程，码字不易，喜欢的朋友麻烦点个赞和加关注，便于第一时间能阅读最新文章。 从本文你将学到以下内容： 预测模块主流程是什么？ 消息主流程是什么？ 数据主流程是什么？ 代码主流程是什么？ 预测模块主流程 如下图所示，预测模块由四个主要功能子模块组成：容器、场景分析器、评估器和预测器。 注释：Apollo 3.0中引入容器、评估器和预测器。在Apollo 3.5中，因为我们已经采用一个基于多场景的方法来提升Apollo的自动驾驶能力
Apollo2.0自动驾驶之apollo/modules/prediction/common/geometry_util.cc
北漠苍狼的专栏(QQ:1746430162)
03-27 461
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Apollo2.0自动驾驶之apollo/modules/prediction/common/perception_gflags.cc
北漠苍狼的专栏(QQ:1746430162)
03-27 763
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分享Apollo预测（prediction）模块最全教程
pzd的博客
07-31 594
apollo中预测模块学习资料
Apollo6.0轨迹预测算法分析
weixin_44537097的博客
01-20 4633
根据Apollo代码分析里面的prediction模块中 evaluator 和 predictor 里各个函数的作用
一文详解Apollo7.0 预测模块及相关技术
Gavinmiaoc的博客
05-14 3916
引言 自动驾驶主车（Autonomous Driving Car ，ADC）行驶时，周围的车辆及行人在接下来的几秒内将要做什么？是否有碰撞的可能？这对于实现安全的自动驾驶而言至关重要，这也是自动驾驶领域中的轨迹预测模块的问题：对周边车辆、行人在接下来数秒时间的多种行为状态进行预测，进一步影响主车的路径规划。 近几年中自动驾驶行为预测领域很火的一种方式是——采用类似VectorNet（《VectorNet: Encoding HD Maps and Agent Dynamics from Vectoriz
Ubuntu 20.04 + GTX 960M 百度Apollo Prediction模块不能启动
SHILIU6的博客
04-17 753
在安装百度apollo教育版时，编译通过，DreamView启动也很顺利。但是prediction模块起不来，表现为一打开prediction开关，prediction模块就自动退出，导致仿真case本地复现不了。
apollo prediction 源码分析
最新发布
01-21
### Apollo 预测模块源码分析 Apollo 自动驾驶平台中的预测模块负责对未来交通参与者的行为进行预估。该模块通过处理感知模块提供的输入数据来构建场景模型并预测其他道路使用者的动作。 #### 数据结构与表示 预测模块接收来自感知系统的对象列表作为主要输入，这些对象通常包括车辆、行人和其他移动实体。每个检测到的对象都携带一系列属性，如位置、速度、加速度以及类别信息[^1]。 ```cpp // Example of object structure used within the prediction module. struct DetectedObject { int id; // Unique identifier for each detected entity Vector3 position; // Position coordinates (x,y,z) Vector3 velocity; // Velocity vector float heading_angle; // Orientation angle relative to map frame }; ``` #### 主要算法流程 核心逻辑围绕着轨迹预测展开，采用多种机器学习方法组合而成： - **历史行为建模**：基于先前观测建立个体运动模式； - **环境交互推理**：考虑周围物体影响调整预期路径； - **多假设融合机制**：综合不同可能性得出最优解； 此过程涉及复杂的计算图设计和高效的数值求解器实现[^2]。 ```python def predict_trajectories(objects_state): predictions = [] for obj in objects_state: # Generate multiple possible future paths based on historical data and context understanding candidate_paths = generate_candidate_paths(obj) # Evaluate likelihoods using learned models or rule-based systems scored_predictions = score_paths(candidate_paths, env_context) # Select most probable outcome(s) as final result top_prediction = select_top_k(scored_predictions, k=1)[0] predictions.append(top_prediction) return predictions ``` #### 性能优化策略 为了满足实时性需求，在不影响精度的前提下采取了一系列措施提高效率： - 利用GPU加速关键运算环节； - 对冗余特征降维减少内存占用； - 实施轻量化网络架构降低延迟。 上述技术手段共同作用使得整个系统能够在毫秒级时间内完成复杂路况下的精准预测任务。
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