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冰****蓝 2018-07-09
如何调节『控参数』?
引言 控模块的目标是基于计划轨迹和当前车辆状态生成控命令给车辆。这里我们将为开发者讲述如何调节控参数。 背景 一、输入/输出 输入 规划轨迹 当前的车辆状态 HMI驱动模式更改请求 监控系统 输出 输出控命令管理canbus中的转向、节流和动等功能。 二、控器介绍 控器包括管理转向指令的横向控器和管理节气门和动器命令的纵向控器。 横向控器 横向控器是基于LQR的最优控器。该控器的动力学模型是个简单的带有侧滑的行车模型。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定稳态航向误差。 纵向控器 纵向控器配置为级联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/动百分比。 控器调谐 一、实用工具 类似于诊断和realtime_plot可用于控器调优,并且可以在apollo/modules/tools/中找到。
不****主 2018-07-09
高精地图
数据采集是一项庞大的密集型任务,近300辆Apollo测试车辆负责收集用于作地图的源数据,以便确保每次道路发生改变时,地图均会得到更新。测试车辆使用了多种传感器,如GPS、IMU、激光雷达、摄像机。Apollo定义了一个硬件框架,将这些传感器集成到单个主系统中,通过支持多种类的传感器,Apollo收集各类数据将这些数据融合,最终生成高精度地图。 数据处理指的是Apollo如何对收集到的数据进行整理、分类和精简,以获得没有任何语义息或注释的初始地图模板。 对于对象检测,Apollo使用人工智能来检测静态对象并对其进行分类,其中包括车道线、交通标志、甚至是电线杆,手动验证可确保动地图创建过程正确进行并及时发现问题。Apollo使手动验证团队能够高效标记和编辑地图,在经过数据采集、数据处理、对象检测、手动验证之后,高精地图才能发布。 除高精地图外,Apollo还发布了采用上而下视图的相应定位地图、三维点云地图。 在构建和更新地图的过程中,Apollo使用众包向公众发布其数据采集工具,以便任何人都可以参与作高精度地图的任务,这加了高精地图作和维护的过程。
y****n 2018-07-09
Apollo 动驾驶感知技术分享
感知属于动驾驶核心技术,我们可以将汽车上的感知与人类感官进行一个类比:人有感知,通过感官器官获取外界息,传达感知功能区,把形象化的东西抽象成概念性或者更高层的语义,供我们思维记忆、学习、思考或者决策,让我们运动控功能区,让我们身体对外界进行反馈。无人车类似这的结构,这是强相关的东西,我们无人车也是一。 下图所示这辆车是 2016 年 12 月乌镇演示车队的其中一台,它有传感器、雷达、摄像头,这是覆盖比较全面的设置,包括视觉、触觉、嗅觉等息。它需要大脑处理,大脑是无人车里的感知功能模块。 由于感知范围是广泛的,它依赖于人工驾驶或者动驾驶需要的环境匹配,工况复杂度越高,感知复杂度越高。动驾驶不同级别里,感知的复杂度也不同。Apollo 目前开放的定位是 Level3 或者 Level4,感知、决策、控是三位一体的过程。 感知与传感器系统紧密结合,获取外部环境息,比如有没有障碍物,障碍物的距离、度等,把数据交给感知处理模块,我们会收集息,构成人开车时理解的环境。 这些息会被我们决策模块进行分析和提取,在周围环境车辆行驶状况下,下一步么走才是安全的。
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个百度EasyDL
比如有位“天文”孙睿康同学,基于EasyDL设计了一个超新星动搜寻系统,希望通过对星云图片的AI技术分析,发现可能存在宇宙中的超新星,这一脑洞大型的研究成果,已被哈尔滨工业大学《智能计算机与应用》刊发。而孙睿康只是一名高中生,这清楚不过地表明了EasyDL在推动AI普惠上的可能性。 AI所带来的惊喜,才刚刚开始。 欢迎点击【EasyDL定化训练及服务平台】,了解更多产品内容。 如需合作咨询可点击屏幕右下角标志,提交具体咨询息;或可进入AI开发者社区,进行沟通交流。
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