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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。该控制器的动力模型是个简单的带有侧滑的自行模型。它被分为两类,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定稳态航向误差。 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,括闭环和开环。 闭环是一个级联PID(PID +速度PID),它将以下数据作为控制器输入: 误差 速度误差 开环提供了一个校准表,将加速度映射到节气门/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/中到。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
控制模块会让向前行,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:感知用来做什么? 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 里定义的细分任务,把输入输出具体化。 障碍物检测,括人、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、小分类,因为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。 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,它会不会超、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。 我们在图像级别会做类似的分割,目的是我们做场景建模和语义化的描述。
不****主 2018-07-09
高精地图
在恶劣的天气条件下或在间,传感器识别障碍物的能力可能会受到进一步限制。另外当辆遇到障碍物时,传感器无法透过障碍物来确定障碍物后面的物体。这时,就需要借助高精地图的帮助了。 即使传感器尚未检测到交通号灯,高精地图也可以将交通号灯的位置提供给软件栈的其余部分,帮助辆做下一个决策。 另一个好处在于,高精地图可帮助传感器缩小检测范围,如高精地图可能会告知我们在特定位置寻标志,传感器就可以集中在该位置检测停标志,被称为感兴趣区域ROI。ROI可帮助我们提高检测精确度和速度,并节约计算资源。 高精地图用于规划 正如定位和感知依赖高精地图那样,规划也是如此。高精地图可帮助到合适的行空间,还可以帮助规划器确定不同的路线选择,来帮助预测模块预测道路上其他辆将来的位置。 如高精地图可帮助辆识别道的确切中心线,这样辆可以尽可能地靠中心行驶。在具有低速限制、人行横道或减速带的区域,高精地图可以使辆能够提前查看并预先减速。如果前方有障碍物,辆可能需要变道,可帮助辆缩小选择范围,以便选择最佳方案。
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