自动驾驶环境感知——视觉传感器技术
视觉传感器：利用光学元件和成像装置获取外部环境图像信息的仪器。通常视觉传感器，其主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像，类似于人类的眼睛。 单目视觉的相机模组的组件包括了lens(镜头)、分色滤色片(IR cut)、感光元件等。 分色滤色片：对色光具有吸收、反射和透过作用的染
自动驾驶感知——毫米波雷达
毫米波雷达分类毫米波雷达的信号频段毫米波雷达工作原理车载毫米波雷达的重要参数FMCW雷达的工作流程单目标距离估计多目标距离估计单目标速度估计多目标速度估计。
路径规划 | 图解A*、Dijkstra、GBFS算法的异同(附C++/Python/Matlab仿真)
图解A*、Dijkstra、GBFS算法原理，分析三种算法异同，提供C++/Python/Matlab仿真实现
图解自动驾驶中的运动规划(Motion Planning)，附几十种规划算法
运动规划是自动驾驶的核心理论和工程技术之一，本文作为教程先导，解析了运动规划的两大组件——路径规划和轨迹规划。欢迎感兴趣的同学订阅专栏！
ROS从入门到精通9-1：项目实战之智能跟随机器人原理与实现
智能跟随机器人是其中很常见的应用，在各类竞赛、创新项目、开源项目甚至商业项目中都有应用，2022年TI杯C赛题就是跟随机器人的应用，本文讲解智能跟随机器人原理和代码实现
自动驾驶入门必须要学会的ADAS（详解）
ADS分类详解
无人驾驶路径规划（一）全局路径规划 - RRT算法原理及实现
前言：由于后续可能要做一些无人驾驶相关的项目和实验，所以这段时间学习一些路径规划算法并自己编写了matlab程序进行仿真。开启这个系列是对自己学习内容的一个总结，也希望能够和优秀的前辈们多学习经验。一、无人驾驶路径规划众所周知，无人驾驶大致可以分为三个方面的工作：感知，决策及控制。路径规划是感知和控
QGC地面站使用教程
文章目录前言一、前言QGC地面站版本：一、
2022深圳杯C题自动驾驶电动物料车换电站选址及调度方案
2022深圳杯C自动驾驶电动物料车换电站选址及调度方如此循环往复运送物料。要求建立数学规划模型，在P点与D点之间确定一个双向同址（像高速的休息站一样）的换电站位置，以及对应的车辆和电池组调度方案，极大化指定时间段内运送物料量，满足资源约束与电池运行方式约束。(3)电池900组，单个电池组独立计量，车
ROS的基本介绍及基本实践操作案例
包括硬件抽象描述、底层驱动程序管理、共用功能的执行、程序间的消息传递、程序发行包管理，可以极大简化繁杂多样的机器人平台下的复杂任务创建与稳定行为控制。设置与启动深度相机功能包，并且可以使⽤rviz可视化工具查看彩⾊图、深度图、 稠密点云图等等。3、fixed frame选择camera_link,
Apollo Planning决策规划算法代码详解 (22):决策规划算法最完整介绍
前言：后台已经写完了Apollo Planning决策规划算法的完整解析，一路从规划模块的入口OnLanePlanning，介绍到常见的规划器PublicRoadPlanner；接着介绍了在PublicRoadPlanner中如何通过类似有限状态机的ScenarioDispatch进行场景决策。之后
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【算法】跑ORB-SLAM3遇到的问题、解决方法、效果展示（环境：Ubuntu18.04+ROS melodic）
文章目录一、编译出现的各种问题1、问题：OpenCV > 4.4 not found2、问题：error: ‘slots_reference’ was not declared in this scope二、ORB-SLAM3 效果展示一、编译出现的各种问题1、问题：OpenCV > 4
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ROS从入门到精通5-4：路径规划插件开发案例(以A*算法为例)
路径规划是移动机器人实现自主导航的关键技术之一，在ROS的导航功能包集navigation中提供了move_base功能包，用于实现此功能。本文介绍自己设计路径规划插件部署到ROS的全流程
ROS1学习笔记：ROS命令行工具的使用（ubuntu20.04）
基于VMware Ubuntu 20.04 Noetic版本的环境。
基于模型参考自适应控制(MRAC)的自动驾驶方向盘(油门)控制方法
MRAC在自动驾驶中往往与上层算法共同使用，根据上层的横向/纵向控制算法（MPC、LQR/PID）输出的参考输入，即方向盘转角/油门开度，经过自适应控制器重新计算输入，并作用于被控系统(方向盘/油门)。
自动驾驶架构
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