曲线生成 | 基于多项式插值的轨迹规划(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
对路径进行多项式插值时，需要给定机器人在首末位置的位姿以及速度、加速度等微分项作为约束条件。本文介绍多项式插值曲线规划原理并进行详细推导，给出ROS C++/Python/Matlab三种仿真加深理解
docker使用报错记录
在 Docker -> Preferences…
自动驾驶的未来：人工智能在交通领域的潜力
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来以崛起的人工智能领域之一，它旨在通过集成传感器、数据处理、计算机视觉、机器学习和其他人工智能技术来实现无人驾驶汽车的目标。自动驾驶技术的发展将有助于减少交通事故、提高交通效率、减少气候变化影响的汽车排放，并为残疾人士提供更多交通方式。自动驾驶技术的主要组成部分包括：传
人工智能与人类智能的交通革命：自动驾驶汽车的未来
1.背景介绍自动驾驶汽车是一种未来的交通工具，它可以根据环境和道路状况自主决策，实现无人干预的驾驶。自动驾驶汽车的发展对于交通、环境、安全等方面都具有重要的影响力。随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶汽车的技术也在不断进步。自动驾驶汽车的核心技术包括计算机视觉、机器学习、深度学习、局部化位置系统(L
自动驾驶稳步迈向商业化应用
发展自动驾驶技术，是建设交通强国的重要内容。近年来，随着人工智能、5G、大数据等新技术快速发展，自动驾驶技术在交通运输领域加快应用，实现由封闭场地测试到道路测试、由试点示范到商业试运营的快速迭代。交通运输部日前印发《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》（以下简称《指南》），首次从国家政策层面明确智
rosmaster的问题
错误WARNINGROS_MASTER_URI[http//192.168.0.3111311]hostisnotsettothismachine。解决办法第一步vim~/.bashrc。
从零搭建一台基于ROS的自动驾驶车-----5.路径规划与导航
在之前的几篇教程中，我们已经可以通过ROS来控制底盘小车的运动，还建立了一张全局静态地图，以及实现了机器人在全局静态地图中的定位，这篇教程将讲述最后一篇路径规划与导航。在ROS中提供了一个可以实现导航的功能包navigation，路径规划是导航中的核心功能之一，在ROS的导航功能包集navigati
自动驾驶之高精地图介绍
高精地图(High Definitation Map,HD MAP)，和普通导航电子地图的主要区别是精度更高、信息更丰富。精度更高主要体现在高精地图的绝对坐标精度更高(指的是地图上某个目标和外部的真实世界事物所在位置之间的精度)，可以精确到厘米级别；信息更丰富主要体现在高精地图不仅包含了道路信息，还
特斯拉自动驾驶（FSD系统）简介
HW4.0的摄像头数量由HW3.0的9个增加至12个摄像头。具体分布来看，前置三目摄像头，变为了双目，车辆新增了2个侧视摄像头，以及1个前摄像头，加上原本的1个倒车影像摄像头，4个侧向ADAS摄像头，以及座舱内的1颗摄像头，一共11颗，还有1个备用摄像头。HW4.0使用的第二代FSD芯片，预估的总算
旷视研究院获 CVPR 2023 自动驾驶国际挑战赛 OpenLane Topology 赛道冠军
近日，为期三个月的CVPR2023自动驾驶国际挑战赛比赛结果揭晓。旷视研究院在OpenLane Topology 赛道中击败 30 余支国内外队伍，夺得冠军。自动驾驶技术已经渗透到人们的日常生活中，但是传统的感知方法仍不能满足大家对 L5 级自动驾驶的追逐。CVPR 2023 自动驾驶国际挑战赛将自
经典文献阅读之--MUVO(自动驾驶带几何表征的多模态生成式世界模型)
学习无人监督的自动驾驶世界模型有可能显著提高当今系统的推理能力。然而，大多数工作忽略了世界的物理属性，只关注传感器数据。提出MUVO，一个具有几何体素表示的多模态世界模型。用原始相机和激光雷达数据来学习传感器不可知的世界几何表示，可以直接用于下游任务，如规划。在多模态的未来预测，几何表示改进了相机图
多任务学习在自动驾驶领域的应用
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来迅速发展的一门研究领域，它旨在为人类驾驶提供智能化和自动化的辅助，从而提高交通安全和效率。自动驾驶系统需要解决许多复杂的任务，如目标检测、路径规划、控制等。这些任务之间存在很强的联系，因此多任务学习成为了自动驾驶领域的一个热门研究方向。多任务学习是机器学习领域的一种方
自动驾驶环境感知之基于毫米波雷达稀疏点云的物体检测与跟踪
系统中测量到的速度是目标相对于雷达的径向相对速度，目标的实际运动方向不一定是目标与雷达之间的径向，因此需要先将径向相对速度转换为实际相对速度。然后再结合雷达自身速度（车身速度），得到目标的绝对速度（相对于地面的速度）。基本思路：假定类别可以通过样本分布的紧密程度决定，通过将紧密相连的样本分为一类，得
Apollo自动驾驶：引领未来的智能出行
自动驾驶技术正日益成为当今科技领域的焦点，它代表着未来出行的一大趋势，而Baidu公司推出的Apollo自动驾驶平台则在这一领域中展现出强大的领导地位。本文将深入探讨Apollo自动驾驶技术的关键特点、挑战以及它对未来智能出行的影响。
AI大模型应用入门实战与进阶：22. AI大模型的实战项目：自动驾驶
1.背景介绍自动驾驶技术是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习、路径规划、控制理论等多个领域的知识和技术。自动驾驶的目标是让汽车在人类的指导下或者无人指导下自主地完成驾驶任务，从而提高交通安全和效率。自动驾驶技术的发展历程可以分为以下几个阶段：1.自动刹车和自动调速：这
Hector slam算法原理解析与代码详解
目录PS：写了markdown 上传，公式都乱码，无果，截图上传吧。1. hector 原理解析1.4 多重分辨率地图2.代码框架2.1 回调函数3. 扫描匹配3.1 多分辨率匹配3.2 matchData_23.5 hession 矩阵H 求解3.6 双线性插值计算得分与梯度4. 地图更新4.1多
自动驾驶控制算法——基础控制算法原理
PP纯跟踪、前轮反馈、LQR控制算法
NOA要降本，L3级自动驾驶急上路，谁为「安全」兜底？
目前，该公司也推出了MetoAuto Pilot系列智驾方案，包括2VnR（Plus版）、7VnR（Pro版）以及9-12VnR（Max版）三种配置，均搭载前视双目立体摄像头，并在Max版本增加了冗余的单目摄像头。这套系统的硬件配置堪称极致降本，采用纯视觉（双目立体）传感器（双目+单目后视+环视）配
点云从入门到精通技术详解100篇-基于多传感器融合的紧耦合 SLAM 算法
减小到原来的二分之一，那么计算新的旋转矩阵是较为困难的。基于视觉的方法易受光线、天气变化的影响，这使得图像的特征发生变化，影响。了视觉特征的提取，导致难以解决在不同季节、不同天气条件下的建图问题。自身坐标的点云数据，并通过相邻帧之间的配准来估算位姿。传感器数据进行姿态的估计会存在较大的误差。位姿约束
