- 博客(16)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 Apollo实操
基于Apollo开发套件Apollo硬件连接集成Apollo推荐硬件平台以及车辆认证平台Apollo硬件开发平台有相关参考硬件信息Apollo开发套件硬件组成及原理组成车辆底盘计算单元实时传感器数据采集计算处理感知规划决策控制需要有足够大的算力、速度大和稳定器工控机（工业控制计算机）IPC（PC总线工业电脑PLC（可编程控制系统DCS（分散型控制系统FCS（现场总线控制CNC（数控系统感知系统（循迹不涉及避障能力，可不用感知硬件）前置毫米.
2020-08-12 16:28:06
834
原创 2020-08-10
车辆与循迹驾驶能力实战闭环验证定位、控制、canbus验证车的线控能力和集成能力canbus车辆的通信机制不同车辆canbu不同，非参考硬件需要适配适配实现新车控制实现新消息管理器在工厂类中注册新车更新配置文件canbus/conf/canbus_conf.pb.txt添加控制新算法创建控制器在 control_config文件，为新控制器添加配置注册新控制器启动循迹录制执行障碍物感知和路径规划能力实战感知标定EM P.
2020-08-10 13:04:32
256
原创 智能驾驶进阶——Apollo安装和仿真平台
ApolloDocker容器技术先拿到UDP，然后做对应的解析，ROS Driver把驱动编译到阿波罗里，发布数据禾赛的潘多拉是前融合的方式（一个硬件可以输出好几个topic）实时的相对地图，只关注主车道以及左右车道...
2020-08-08 15:05:04
590
原创 智能驾驶进阶8——控制
控制控制理论简介控制模块控制理论简介Apollo自动驾驶框架的基本结构控制的输入主要来源于规划模块以及反馈阶段信息（如localization和HD Map）控制的输出是控制指令，与canbus进行交互canbus 车辆交互标准控制模块也会从底层车辆得到反馈信号（车辆本身in vehicle reference frame：速度信息、四轮转速信息、车辆健康状况信息、底盘是否报错信息、危险信息）simulated model，车辆的运动学和动力学模型，控制模块如果是基于模型的控制算法
2020-08-05 20:19:36
1617
原创 智能驾驶进阶7——感知
感知感知概貌感知技术模块传感器和标定传感器标定感知概貌感知技术不能产生0~1的质变，没有终极解决方案，不能进行代码逐行的code reading目标理解感知问题的复杂性看清主要的技术路径理解目前主流方法的思路感知是一种机器人学科。机器会向人学习，扬长避短。感知系统的机器输出依赖高精地图，不要求实时分析。输出障碍物信息（位置、类别、形状、跟踪）。输出传感器融合数据。v2x是长远目标。感知技术模块小感知：检测、（语义）分割、（属性）识别、跟踪、融合大感知：标定、定
2020-08-02 16:36:39
1416
1
原创 智能驾驶进阶6——ROS
ROS背景介绍ROS概述ROS的基本概念ROS框架机器人通用描述语言Service，bagApollo ROS原理ROS深入介绍Apollo框架使用背景介绍感知决策规划灯模块的实时数据收集和实时处理需要相互独立且将有交互的模块集成在一起。涉及大量图像点云算法。ROS概述ROS的基本概念ROS特征点对点支持分布式，在部署多机之间的消息通信时提供支持多语言轻量级，只需要关注核心模块的算法逻辑，无需关注底层开源框架ROS是一个松耦合的框架，是一个基于消息的通信，各个节点（算法模
2020-07-30 21:35:08
528
原创 智能驾驶进阶5——规划技术
规划技术基础知识概述规划方法RRTLatticefunction optimization基础知识概述规划本质是一个搜索问题（寻找目标函数），比如给一个函数，找一个最优解。无人车的搜索问题是给一个当前状态，求接下去运动的最优解。在机器学习中可以被定义为一个寻找映射的过程。目标函数定义无人车运动的优良性。运动规划分为三个领域（1）robotic fields：RRT、A*、D*lite、Lattice Planning（2）控制理论：MPC、LQR（3）AI：reinforcement le
2020-07-26 20:04:27
973
原创 智能驾驶进阶4——高精地图
高精地图高精地图和自动驾驶高精地图与其他模块的关系高精度地图作用高精度地图的采集与生产高精度地图的格式规范高精地图和自动驾驶L3以下可以不用高精度地图，L3+必须要用到高精度地图。高精地图不一定比传统地图精度更高，但包含信息更全面，或者实时性更强。高精地图的特征实时性描述车道或者车道边界线等，包含了人能看到的能影响驾驶的全部信息。高精地图与传统导航地图的区别示意高精地图与其他模块的关系定位目前两种主流定位方法：点云定位、视觉定位。比如，结合粒子滤波以及高精地图计算概率确认所在位
2020-07-23 16:20:53
3650
原创 智能驾驶进阶课程3——定位技术
定位技术无人车的定位技术技术入门基础知识百度无人车的定位技术GNSS定位载波定位技术激光点云定位技术视觉定位系统捷联惯性导航系统组合导航无人车的定位技术技术入门无人车的自定位系统：相对某一个坐标系（局部坐标系、全局坐标系），确定无人车的位置和姿态。位置和姿态的6个自由度：位置：XYZ姿态：三个方向的旋转，欧拉角表示，包括航向、俯仰、横滚，是车辆坐标系相对于XYZ（本地）坐标系的变化夹角还包括置信度等自动驾驶汽车定位系统指标要求精度鲁棒性场景为什么无人车需要精准的定位系统人是
2020-07-22 21:56:51
1566
原创 智能驾驶进阶课程2——Apollo硬件开发平台
Apollo硬件开发平台硬件系统二级目录三级目录硬件的设计硬件的运营硬件系统自动驾驶汽车研发流程的四个步骤软件在环基于模拟器仿真硬件在环基于必要的硬件平台车辆在环基于车辆执行司机在环二级目录三级目录硬件的设计硬件的运营...
2020-07-21 20:00:07
505
原创 智能驾驶进阶课程1——Apollo开源模块
Apollo开源模块自动驾驶行业概述Apollo开源模块定位安全Apollo自动驾驶行业概述驾驶方面行业趋势：共享汽车新能源汽车自动驾驶Apollo开源模块A collection of the most advanced technologies.by-wire 车辆必须要能被电脑控制定位高精度地图精确到车道线级别，要有交通标志等信息。给了无人车很多预判的时间；减少无人车的计算量；如何更精准的定位：RTKGPS接收器接收信号飞行时间，光速较大所以可能造成较大误差（
2020-07-19 20:01:49
653
原创 智能驾驶入门7——控制
控制控制简介控制流程PID控制PID优劣对比线性二次调节器LQR模型预测控制MPC时间范围与车辆模型MPC优化MPC优劣对比综述控制简介基本控制输入：转向加速制动控制器的任务：使用控制输入让车辆通过轨迹上的路径点控制的要求：准确性可行性平稳度控制流程控制器输入：目标轨迹：位置、速度车辆状态：本地化模块计算位置、车辆传感器数据（速度、转向、加速度）控制器输出：控制输入的值PID控制P：比例，意味着车辆距离目标轨迹越远，控制器越难将车辆拉回到目标轨迹D：微分
2020-07-17 20:41:05
1131
原创 智能驾驶入门6——规划
规划规划简介路由世界到图网格世界Ap4路由到轨迹3D轨迹评估一条轨迹Frenet坐标路径-速度解耦规划路径生成与选择ST图速度规划优化Lattice规划ST轨迹的终止状态SL轨迹的终止状态Lattice规划的轨迹生成综述
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人