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不****主 2018-07-09
高精地图
高精地图,是Apollo位、感知、规划模块的基础。 与普通地图不同,高精地图主要服务于自动驾驶辆,通过一套独特的导航体系,帮助自动驾驶解决系统性能问题,扩展传感器检测边界。目前 Apollo 内部高精地图主要应用在高精位、环境感知、决策规划、仿真运行四大场景,帮助解决林荫道路GPS号弱、红绿灯是位与感知以及十字路口复杂等导航难题。 一、高精地图与传统地图 当我们开时,打开导航地图通常给我们推荐几条路线,甚至显示道路是否拥堵以及每条路线将花费多长时间、是否有交通管制,有多少个交通号灯或限标志等,我们根据地图提供的息来决是在行驶中直行、左转还是右转以及对周围驾驶环境的评估。 而无人驾驶缺乏人类驾驶员固有的视觉和逻辑能力。如我们可以利用所看到的东西和GPS来确自己的位置,还可以松准确地识别障碍物、辆、行人、交通号灯等,但要想让无人变得和人类一样聪明,可是一项非常艰巨的任务。 这时就需要高精地图了,高精地图是当前无人驾驶技术不可或缺的一部分。它包含了大量的驾驶辅助息,最重要是包含道路网的精确三维表征,例如交叉路口布局和路标位置。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
这些被我们决策模块进行分析和提取,在周围环境辆行驶状况下,下一步走才是安全的。控制模块向前行,感知模块获得新的息,不停循环,应对更新的环境状态,实现整体良性的循环。 核心:感知用来做什? 感知的输入跟环境相关。只要符合条件,都可以被列为感知。在 Level3 和 Level4 里义的细分任务,把输入输出具体化。 障碍物检测,包括人、、石头、树木等。上图是点云输出,下图是图像感知示例。Level3 检测结果障碍物,对于 Level4 来说,不仅知道这是,而且可以将其按大、小分类,因为大和小的开方式不一样。不同的,做出的决策规划不一样。你可以超小,但无法超大。 我们需要一个很细的障碍物分类,这根据输入的不同划分,有点云分类和障碍物中的分类。著名例子是红绿灯的识别,你需要判断交通灯的颜色。障碍物检测分类,我们得出障碍物息,这样有利于我们做后续决策。 我们要知道每个障碍物可能运行的轨迹,它、插入道或者无故变线,这需要障碍物跟踪。障碍物跟踪是很重要的模块。我们要运用障碍物,也有对场景的分析,我们点云也用到这个。
冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控制参数』?
引言 控制模块的目标是基于计划轨迹和当前辆状态生成控制命令给辆。这里我们将为开发者讲述如何调节控制参数。 背景 一、输入/输出 输入 规划轨迹 当前的辆状态 HMI驱动模式更改请求 监控系统 输出 输出控制命令管理canbus中的转向、节流和制动等功能。 二、控制器介绍 控制器包括管理转向指令的横向控制器和管理节气门和制动器命令的纵向控制器。 横向控制器 横向控制器是基于LQR的最优控制器。该控制器的动力学模型是个简单的带有侧滑的自行模型。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环提供具有4种状态的离散反馈LQR控制器: 横向误差 横向误差率 航向误差 航向误差率 开环利用路径曲率息消除恒态航向误差。 纵向控制器 纵向控制器配置为级联PID+校准表。它被分为两类,包括闭环和开环。 闭环是一个级联PID(站PID +度PID),它将以下数据作为控制器输入: 站误差 度误差 开环提供了一个校准表,将加度映射到节气门/制动百分比。 控制器调谐 一、实用工具 类似于诊断和realtime_plot可用于控制器调优,并且可以在apollo/modules/tools/中找到。
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