课程简介 课程简介：有关自动驾驶课件及Apollo硬件开放平台的内容，让学习者进一步了解自动驾驶汽车的硬件结构、传感器、线控等硬件系统，为熟悉整体自动驾驶技术模块打下基础。那就让我们开始这次愉快的学习之旅吧。 一、课程开讲啦！ 本次课程是Apollo平台得产品经理王石峰为大家带来本次课程的内容。 首先我们需要对产品进行分析，分析一个自动驾驶的事故。便可以通过这个事故来分析自动驾驶整个硬件系统，然后就能通过对硬件产品的性能分析让大家了解更多的知识。 上图便是Uber车辆交通事故的分析： 一、当这个车发生碰撞的前六秒钟，车辆计算机已经发现了行人；事故发生前的一秒钟，汽车刹车制动的AEB...

课程简介 课程讲解无人车的定位技术，为学习者讲解无人车定位的概念、方法以及百度Apollo无人车定位的技术，希望大家在学习的过程中有所收获，并在该平台上积极活跃贡献自己的智慧。 一、技术入门 首先讲到定位，我们就能知道其目的是通过一些定位设备知道我们在地图上的位置和姿态，从而进行下一步的步骤。 同样的我们不但要知道一个无人汽车的位置和姿态，更要知道无人车的详细情况，如下图所示： 项目 内容 自由度 位置 X、Y、X 3 姿态 Yaw、Pitch、Roll 3 速度 ...

课程简介 课程介绍高精度地图的定义，其在无人驾驶各个模块的作用、高精度地图的采集与生产以及Apollo高精度地图的相关知识。 今天主要给大家分享百度L4车使用的高精度地图一些知识，我也想换个总结方法，以便让大家不会觉得枯燥。 一、高精度地图的采集与生产 首先我们看到高精度地图产生的环境便是半自动或全自动驾驶领域，这是必然的现象。可以看到上面的数字便是车辆的级别当然L5级别的车辆离我们还很遥远，但我们会朝着它的方向，不断前行。 1.什么是高精度地图？ HD Map 高分辨率地图 HAD Map 高度自动驾驶地图 高精度地...

basic motion planning and overview 轨迹规划概览 一、What is motion planning 通俗解释：一个搜索问题，对于当前最优的状态进行搜索，怎么样去移动的一个最优解。而这个最优值我们会去用一个函数f(x)去定义它，我们通过数学计算来确定它的最优值。 上面是不同的领域所涉及的规划问题的不同方法和思想核心。当然我们都是把问题抽象化，去寻找最优值才简单。 比如我举个寻找下一个点的例子，并且使用广度优先算法的思想去寻找它： Y可以看到，它的思想就是在绿色的起点处，不断向外扩张领域，直到碰到终点后，结束搜索，而这次寻找花费了6.4毫秒，...

知识回顾 -上周我们介绍了Apollo控制技术——控制器的类型。主要介绍控制器的类型，大致分为三类，分别是开环控制、前馈环控制和后馈环控制。 其中详细地讲解了前馈环控制器的分类以及控制策略，控制策略主要介绍了三种，分别是Optimal Control（优先控制）、Adaptive Control（自适应控制）、Robust Control（鲁棒性控制）等。 下面我们对Apollo ROS做一个详细的介绍，让我们一起进入我们的进阶课堂吧。 一、Apollo ROS介绍——背景 自动驾驶系统包括障碍物检测、行为决策、路径规划等一系列复杂的工程模块，同时还要支持激光雷达、相机、GPS等一系...

知识点 超声波雷达 拾音器 机器感知 高精地图 参考线 相对速度 一、Apollo感知之旅–感知概貌 感知是机器人学科的问题，因为想要制造一个机器人，必须能和环境进行感知，去处理环境的各种障碍物和突发情况。 例如飞机的飞行不需要和鸟的飞行一样，而是要根据自己的特性进行针对性设计和优化，发挥出飞机本身的特性。 感知的目的是寻找机器的特长并发挥出来，向人类学习并做得比人类更好。 人类开车主要是靠耳朵、眼睛、辅助例如倒车影像和雷达来获取信息。机器感知系统则是利用Lidar、Camera、Radar、超声波雷达和拾音器等构成。而且其精度比人的获取信息更高精度。 ...

课程简介 课程讲解控制理论以及控制技术在Apollo无人驾驶中的应用、控制技术在目前无人车方案中的限制以及未来的发展，控制技术与无人车其他技术模块的联动。 本次课程的知识点有：控制理论、反馈信息、Planning、时域、频域、控制量。 控制模块根据预测的轨迹和估计的车辆状态向油门、刹车或转向扭矩发送适当的命令。控制模块使汽车尽可能接近计划的轨迹。控制器参数可以通过最小化理想状态和观测状态之间的误差函数(偏差)来估计。 一、Control in Apollo-1 1.简要介绍 本次主要对以下三个方面作介绍： 通用控制理论及其在Apollo自动驾驶平台上的...

课程介绍 Apollo作为自动驾驶平台，学习者如何从硬件、软件等方面快速入门。同时，课程还会介绍Apollo的部署安装以及仿真平台的使用。 一、Apollo自动驾驶架构介绍 我们还记得，自动驾驶硬件架构：一般采用激光雷达作为主要感知传感器，同时结合摄像头、GPS/IMU、毫米波雷达、超声波雷达等，一NVIDIA Drive PX2或者Xavier作为主要计算平台，在工业PC机上运行各种算法模块，通过线控技术控制车辆行驶。 下面我们开始介绍详细内容： 1.最底层的车辆平台 底层车辆平台执行Apollo无人驾驶平台的车辆控制指令。为了能够运行Apollo生成的指令，车...

课程介绍 Apollo是一个开放的、完整的、安全的平台，将帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统、快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。 一、本机演示实战 首先进入GitHub存储的git代码，将其拷贝使用。接着我们将对代码进行学习和运行。 下图是Apollo软件的架构图，也是核心的关系图。它的整个数据转过程是：通过高精度地图和定位获得车辆周边的场景信息。然后通过感知模块侦测道路上的障碍物，即一些动态信息，比如旁边的车、行人、自行车等等。这些工作完成后将感知的信息传递Prediction，预测感知障碍物的运行轨迹。最后将预测结果包装再传给Planning模块。Planni...

课程简介 本次课程也来到了比较考研动手能力的阶段了，相较于前面的理论知识学习，接下来三天的学习都是需要实际操作的，对于安装环境配置等很吃力的学生可以多看看多思考思考。 车辆简介 Apollo推荐的平台和百度自行研制的小车 循迹：车辆根据设定好的路线进行获取追寻并实际履行的过程。 车辆在循迹时，需要搭建一些计算和控制等硬件，但是不需要摄像头、激光雷达等感知硬件，因为她只是一个简单的追寻过程 下列是对部分模块的简介： 模块 分类 计算单元 诸如人类大脑，负责传感器数据采集、计算处理单元、感知规划、决策控制等，Apollo推...

Java之路（OOP基础） 学习java的起因 大家在浏览了我以前的学习文章就大概知道学习总结主要是围绕无人驾驶相关介绍，当然其使用的语言多为python和c++等语言，之所以学习java，当然是都想学习学习罢了。 一、类与对象 相信大家都听说过面向对象编程这种说法，也就不作过多的赘述，当然java也是一额面向对象的编程语言。如果你对与面向对象编程还不是很理解，我相信我的这个例子应该就很好懂了。 梅西是一个足球运动员，是一名足球运动员，拥有很多奖杯和荣誉 好了，大家现在都知道我是一名梅西球迷了，哈哈哈。 言归正传，首先我们知道梅西、C罗、内马尔、姆巴佩、大...

面向对象思想介绍 很快就发现学习Java已经快五十天了，在其中收获也很多。下面我们就慢慢来研究Java的基础部分。首先我们就下面几个知识点，进行讨论与学习，我和大家一起学习其中的奥秘。 一、学习目录 面向对象思想：和你的对象面对面，才能领悟真谛，当然如果单身也可以面向一对象，俗话说的好，一个对象好的人才是一个好对象。 成员变量和局部变量：也就是其作用范围的不同，成员变量相当于在整部剧（整个程序）都活下来的角色，局部变量，就在某一部分出现，然后就没了，不存在了。 匿名对象：简单点就是说这个对象没有名字，正因为没有名字，就像你过年回家雇佣了一个对象，当双方完成交易...

面试总结 自我介绍 项目开发 岗位熟悉 Java知识点 笔试题目 自我介绍 面试官好！我是一名CSU，智能科学与技术专业的大三学生，我长得很帅（只有我自己这么觉得）… 项目开发 主要就是介绍时间跨度最长的智能车图像处理的方面，考虑到车辆识别，车道线识别，讲讲它们的原理和相关步骤，巴拉巴拉，大概十五分钟，然后比较熟悉的 “遗传算法优化的BP神经网络对交通流的预测” 没有讲。估摸着又要将很久，最后就是和小伙伴一起的APP项目，也是提了一口，面试官没有问我。 岗位熟悉（面试官人很好） 面试官：我看到你的简历是投我们的算法岗位吧，还是说，想看看其它岗位。 ...

JVM是什么？ 英文单词就不拿出来解释了，主要是记不住，其实就是java virtual machine（Java虚拟机）。它是我们整个Java中最底层的一个架构。 -下面用一张图片解释这一结构 其中JRE为Java runtime environment（Java运行环境），也就是这样的结构是提供给用户来运行的。 而另一个JDK则是Java development kit（Java开发工具），也就是我们开发者使用的，所以我们会在装环境时，使用这个jdk来充当我们的环境。 相信大家看到我手绘的结构图会觉得真丑，没错！它是很丑，但是它很有用。 1、JVM就是我们今天解释的内容...