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標(biāo)簽 > apollo
Apollo 項目于 2016 年在攜程框架研發(fā)部誕生,初衷是為了解決公司內(nèi)部配置管理尤其是中間件公共配置的管理難題,秉持著開源開放的精神,項目從第一行代碼開始就在 GitHub 上開源,可以說是一個完全開放的項目。
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講解線性二次調(diào)節(jié)器(或LQR)和模型預(yù)測控制(或MPC)
LQR處理線性控制,這種類型的模型可以用等式來表示(詳見下圖)。x(上方帶點)=Ax+Bu,x(上方帶點)向量是導(dǎo)數(shù),或X向量的變化率。所以x點的每個分...
2018-10-26 標(biāo)簽:調(diào)節(jié)器PID控制器Apollo 6.9萬 0
Apollo 3.5 技術(shù)架構(gòu)詳解全程回顧
首先我們新增了兩款國內(nèi)車廠的車輛,第一是與廣汽合作的GE3的開發(fā)者版本,另一個是與長城合作的WEYVV6。開發(fā)者可以買到這些車輛,并且比之前的要便宜,降...
2019-05-14 標(biāo)簽:毫米波雷達Apollo深度學(xué)習(xí) 1.8萬 0
Apollo控制算法中使用的車輛動力學(xué)模型的推導(dǎo)過程
車輛動力學(xué)模型一般用于分析車輛的平順性和車輛操縱的穩(wěn)定性。 對于車來說,研究車輛動力學(xué),主要是研究車輛輪胎及其相關(guān)部件的受力情況。
MPC(Model Predictive Control,模型預(yù)測控制)和LQR(Linear–Quadratic Regulator,線性二次調(diào)解器)...
2019-03-22 標(biāo)簽:線性系統(tǒng)ApolloLQR 1.6萬 0
本文對Apollo2.5版的構(gòu)建、參考線數(shù)據(jù)采集與制作、Dreamview前端編譯配置、導(dǎo)航模式使用等內(nèi)容進行全面闡述,希望能給各位開發(fā)者正常使用Apo...
使用VSCode編譯Apollo項目,使用VSCode本地調(diào)試Apollo項目
命令執(zhí)行完畢,若在底部終端窗口出現(xiàn)“終端將被任務(wù)重用,按任意鍵關(guān)閉?!毙畔ⅲㄈ缦聢D所示),則表示構(gòu)建成功。整個過程一定要保持網(wǎng)絡(luò)暢通,否則無法下載依賴包。
第一種衛(wèi)星定位,RTK差分技術(shù)出現(xiàn)后,精度穩(wěn)步提高。差分技術(shù),是在一個精確的已知位置(基站)上安裝GNSS監(jiān)測接收機,計算得到基站與GNSS衛(wèi)星的距離校...
路口表述:路口分為真實路口和十字路口。在實踐過程中,發(fā)現(xiàn)除了真實路口之外,在車道數(shù)變化的時候,比如從兩車道變到三車道,需要感知周圍有沒有車輛,在Apol...
2019-03-08 標(biāo)簽:自動駕駛Apollo深度學(xué)習(xí) 1.1萬 0
Apollo 2.5自動駕駛規(guī)劃控制系統(tǒng)詳細介紹
這種降低維度,以退為進的方法,是對規(guī)劃模塊認識上的一個飛躍。通過放棄最優(yōu)解的追求轉(zhuǎn)而追求較優(yōu)解,換來系統(tǒng)運算速度、穩(wěn)定性的極大提高,同時滿足無人駕駛系統(tǒng)...
Lattice算法隸屬于規(guī)劃模塊。規(guī)劃模塊以預(yù)測模塊、Routing模塊、高精地圖和定位的結(jié)果作為輸入,通過算法,輸出一條平穩(wěn)、舒適、安全的軌跡,交給控...
了解Apollo 2.5和3.0里廣泛使用的單目攝像頭物體檢測模塊
在原始Darknet基礎(chǔ)上中,加入了更深的卷積層(Feature Map Size更小)同時添加反卷積層,捕捉更豐富圖像上下文信息(Context In...
Apollo自動駕駛?cè)腴T課程:全面了解自動駕駛主要模塊
我們使用計算機視覺和傳感器融合,獲取一幅關(guān)于我們在世界上的位置的豐富畫面,使用定位確定我們在這個世界的精確位置,然后使用路徑規(guī)劃來繪制一條通過這個世界到...
關(guān)于Apollo3.0 PnC更新以及車輛開放平臺的講解
首先為大家介紹下Apollo的Roadmap。今年7月份,Apollo發(fā)布了3.0版本,并升級發(fā)布了ASU、Hardware Flexibility、L...
軟件在環(huán) 軟件在環(huán)是基于仿真和模擬的軟件仿真,類似于賽車類游戲。即是在軟件系統(tǒng)里仿真模擬出真實的道路環(huán)境如光照、天氣等自然環(huán)境,開發(fā)者可將自動駕駛代碼開...
詳解百度深度學(xué)習(xí)技術(shù)在Apollo自動駕駛目標(biāo)檢測中的應(yīng)用
表中給出了全球?qū)τ谧詣玉{駛技術(shù)的評級,包括從純粹的人工駕駛L0級到高度的自動駕駛L4級。不過目前各國重點研發(fā)的還是有條件的自動駕駛,例如L3級的自動駕駛...
2019-03-07 標(biāo)簽:自動駕駛Apollo深度學(xué)習(xí) 8467 0
主要分傳感器模擬和車輛動力學(xué)模擬。由于傳統(tǒng)的商業(yè)仿真軟件在這兩個領(lǐng)域已經(jīng)進行了數(shù)十年的研發(fā),成果已經(jīng)被各大車廠所認可。Apollo 倡導(dǎo)開放能力、合作共...
data transfer: 這類工具一般需要在用戶空間和內(nèi)核空間之間進行兩次數(shù)據(jù)傳輸。以pipe為例,ProcessA在寫入數(shù)據(jù)的時候,需要將數(shù)據(jù)從用...
如何用Ubuntu14.04搭建GPU版本的Apollo3.5平臺
寫在前面:在安裝Apollo內(nèi)核之前先卸載 NVIDIA顯卡驅(qū)動(參考編譯GPU版本的Apollo(可選)第1步),因為Apollo內(nèi)核是實時系統(tǒng),而默...
Ubuntu 16.04系統(tǒng)中調(diào)試Apollo項目核心轉(zhuǎn)儲文件的方法
核心轉(zhuǎn)儲對于程序員調(diào)試程序非常有益,因為有些程序錯誤是很難重現(xiàn)的,例如指針異常,而核心轉(zhuǎn)儲文件可以重現(xiàn)程序出錯時的情景。
自動駕駛需要許多技術(shù),但強大的3D感知是車輛與周圍環(huán)境互動的先決條件。目前,最標(biāo)準(zhǔn)的方法是基于Lidar來檢測和識別物體,發(fā)現(xiàn)可行駛道路和相關(guān)任務(wù)。
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