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无人驾驶基本算法简介

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简介:
《无人驾驶基本算法简介》:本文将介绍自动驾驶领域中的核心算法,包括感知、定位、决策和控制等关键技术,为读者揭开智能驾驶背后的奥秘。 本段落将自动驾驶算法分为三个主要部分:场景识别、路径规划及车辆控制。每一类包含多种不同的算法。例如,在场景识别中需要使用定位、物体检测以及追踪的算法;在路径规划方面,通常包括任务和运动规划两大部分;而车辆控制则涉及路径跟随等技术。图1展示了这些基本算法之间的数据流与相互关系。 接下来本段落将依照此结构组织内容,并依次介绍自动驾驶平台上的相关算法。其中,定位是实现自动驾驶功能中最基础且关键的问题之一,在城市道路环境中尤其重要,因为其精确度直接影响到整个系统的可靠程度。Autoware采用了NormalDistributionTransform(NDT)配准技术来提升车辆的定位精度;并且为了进一步提高这一性能指标,还结合了高质量3DLidar传感器的应用及其他方法进行了优化改进。

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    《无人驾驶基本算法简介》:本文将概述自动驾驶技术中不可或缺的核心算法,包括感知、定位、决策和控制等方面的基础知识与实现方法。适合初学者入门学习。 本段落将自动驾驶算法分为三个部分:场景识别、路径规划及车辆控制。每一类别都包含多种算法。例如,在场景识别方面需要定位、物体检测和追踪算法;在路径规划上通常包括任务与运动规划;而车辆控制则涉及路径跟随等技术。图1展示了这些算法的基本控制和数据流情况,本段落将按照此结构顺序介绍自动驾驶平台上的相关算法。 对于自动驾驶而言,定位是最基本且重要的问题之一,尤其是在城市道路上,其精确度直接影响到系统的可靠性。Autoware采用NormalDistributionTransform(NDT)配准算法,并在此基础上结合高质量的3D Lidar传感器以进一步提高精度。
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    《无人驾驶基本算法简介》:本文将介绍自动驾驶领域中的核心算法,包括感知、定位、决策和控制等关键技术,为读者揭开智能驾驶背后的奥秘。 本段落将自动驾驶算法分为三个主要部分:场景识别、路径规划及车辆控制。每一类包含多种不同的算法。例如,在场景识别中需要使用定位、物体检测以及追踪的算法;在路径规划方面,通常包括任务和运动规划两大部分;而车辆控制则涉及路径跟随等技术。图1展示了这些基本算法之间的数据流与相互关系。 接下来本段落将依照此结构组织内容,并依次介绍自动驾驶平台上的相关算法。其中,定位是实现自动驾驶功能中最基础且关键的问题之一,在城市道路环境中尤其重要,因为其精确度直接影响到整个系统的可靠程度。Autoware采用了NormalDistributionTransform(NDT)配准技术来提升车辆的定位精度;并且为了进一步提高这一性能指标,还结合了高质量3DLidar传感器的应用及其他方法进行了优化改进。
  • 系列】于ROS构建的系统
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    本项目为一套全面介绍如何利用ROS(机器人操作系统)搭建无人驾驶系统的教程和实践集合。适合对自动驾驶技术感兴趣的开发者与研究者学习参考。 无人驾驶技术集成了多种关键技术,如图1所示,一个典型的无人驾驶系统配备了多个传感器设备,包括长距雷达、激光雷达(LiDAR)、短距雷达、摄像头、超声波探测器、GPS以及陀螺仪等。每个传感器在运行过程中都会产生大量数据,并且整个系统对这些数据的实时处理有着严格的要求。例如,为了保证图像质量,摄像头需要达到每秒60帧的速度,这意味着每一帧的数据处理时间仅能有16毫秒。 然而,在面对大规模数据时,如何合理分配计算资源成为一个关键问题。比如当大量激光雷达点云信息涌入系统并占用大部分CPU资源的情况下,可能会导致无法及时处理来自摄像头的图像数据。这种情况可能导致无人驾驶汽车未能识别到交通信号灯等重要指示标志,从而引发严重的安全风险。 如图2所示,一个完整的无人驾驶解决方案通常会包含若干软件组件(例如路径规划、障碍物规避、导航以及交通信号监控等功能)和硬件模块的支持。
  • 系列】于ROS构建的系统
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    本项目致力于开发一套全面的无人驾驶解决方案,采用ROS框架进行构建。涵盖路径规划、环境感知和车辆控制等关键技术模块。旨在促进自主驾驶技术的研究与应用。 无人驾驶技术融合了多种先进技术,如图1所示,一个自动驾驶系统配备了多个传感器,包括长距雷达、激光雷达、短距雷达、摄像头、超声波探测器、GPS以及陀螺仪等设备。这些传感器在运行过程中不断产生数据,并且对每种类型的数据都有严格的实时处理需求。例如,为了确保安全和准确的视觉信息捕捉,摄像头需要达到60帧/秒(FPS)的速度,这意味着每一帧图像的处理时间仅有16毫秒。 然而,在大量数据涌入系统时,如何合理分配资源成为了一大挑战。比如当大量的激光雷达点云数据进入系统并占据大部分CPU计算能力时,可能会导致摄像头的数据无法得到及时处理,从而影响交通信号灯等关键信息的识别和响应,进而可能引发严重的安全问题。如图2所示,在自动驾驶系统中集成了多个软件模块(包括路径规划、环境感知等功能),这些组件协同工作以确保车辆能够自主地进行驾驶任务。
  • 车的MPC控制程序
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    本程序为无人驾驶车辆设计,采用模型预测控制(MPC)算法优化车辆行驶路径与速度,确保安全高效驾驶。 龚建伟第二版书中的可行程序遇到问题时,欢迎大家留言讨论,共同进步学习。
  • Apollo自动文档资料
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    Apollo无人驾驶项目是由百度主导开发的开源自动驾驶平台,提供详尽的技术文档和代码资源,助力开发者与企业加速自动驾驶技术的研发进程。 Apollo无人自动驾驶项目提供了一系列详细的文档资料,旨在帮助开发者、研究人员以及汽车行业从业者深入了解并参与到这个开源平台的开发工作中来。这些资源涵盖了从技术原理到实际应用的各个方面,为参与者提供了丰富的学习材料和技术支持。通过访问Apollo官方网站或相关社区论坛,可以获取更多关于该项目的信息和最新动态。
  • 汽车.ppt
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    本演示文稿探讨了无人驾驶汽车的发展现状、技术挑战及未来前景。通过分析自动驾驶系统及其对交通和城市规划的影响,提出相关行业的机遇与挑战。 无人驾驶汽车PPT提供“无人驾驶汽车”免费资料下载,主要包括自动化系统的发展、终极自动汽车等内容,可供学习使用。
  • 汽车览
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    无人驾驶汽车览:探索自动驾驶技术的发展历程、现状及未来趋势。涵盖传感器、算法和法律法规等关键领域。 无人驾驶汽车 主讲人:肖玉泉 PPT制作者:高伟军, 吴旭 资料搜集者:李冠宇, 刘璇, 冷文辉
  • 于Stanley方轨迹追踪研究
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    本研究探讨了基于Stanley方法的无人驾驶车辆轨迹跟踪技术,通过优化路径跟随策略,提升自动驾驶系统的稳定性和响应速度。 关于无人车追踪轨迹的主流方法分为两类:基于几何追踪的方法和基于模型预测的方法。其中,几何追踪方法主要包括纯跟踪法与Stanley方法。纯跟踪法已广泛应用于移动机器人的路径跟踪中,并且有很多详细的介绍资料可参考。本段落主要讨论斯坦福大学在无人车项目中采用的Stanley方法。 Stanley 方法是一种利用横向跟踪误差(cross-track error:eee为前轴中心到最近路径点(px,py)的距离)来计算非线性反馈函数的方法,能够使车辆实现横向偏差指数收敛于零。该方法根据车辆位置与给定行驶路线之间的几何关系直接获得用于控制方向盘转角的参数,这些参数包括横向偏移量e和航向角度θe。 在忽略横向跟踪误差的情况下,前轮转向角度可以根据其他因素进行调整以适应路径规划需求。
  • 中的PID控制详解.zip
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    本资料详细解析了在无人驾驶技术中应用广泛的PID控制算法,帮助读者理解并掌握该算法的设计与实现技巧。 在无人自动驾驶领域,PID(比例-积分-微分)控制算法是实现车辆精确路径跟踪、稳定行驶的关键技术之一。作为一种广泛应用的闭环控制系统,PID控制器通过综合比例(P)、积分(I)和微分(D)三个部分的输出来调整系统的响应,以达到期望性能。 1. **PID控制原理**: - 比例(P)项:根据当前误差实时调整控制量,对误差反应迅速但可能导致系统震荡。 - 积分(I)项:依据累计误差进行调节,消除静态误差帮助系统达到设定值。 - 微分(D)项:基于误差变化率预测未来趋势,提前抑制未来的错误提高系统的稳定性。 2. **PID在自动驾驶中的应用**: - 路径跟踪:通过调整车辆转向角度确保沿预定路线行驶减少偏离。 - 速度控制:调节油门或刹车使车速保持恒定或遵循预设曲线。 - 稳定性保障:面对不平路面和弯道,PID能保证姿态稳定提升乘客舒适度。 3. **PID参数整定**: - 手动整定:通过经验和试错法调整参数以达到良好效果。 - 自动整定:使用Ziegler-Nichols法则、反应曲线方法快速获得初始值。 - 智能优化:采用遗传算法,模糊逻辑或神经网络等技术自动寻找最佳参数。 4. **PID的局限性与改进**: - 超调及振荡问题:合理设置防止过度响应和系统震荡现象发生。 - 非线性模型处理不足:单一PID难以应对自动驾驶中复杂的非线性动态,需采用自适应或滑模控制策略等方法。 - 多变量控制系统挑战:在考虑多个目标时可能需要MIMO(多输入多输出)PID或其他高级技术。 5. **无人自动驾驶中的其他控制算法**: - 模型预测控制:利用车辆动力学模型预测未来行为,进行优化决策。 - 智能控制方法如模糊逻辑和神经网络适用于复杂环境下的决策制定。 - 深度学习控制:通过深度神经网络学习有效策略具有较强的自适应能力。 PID在无人自动驾驶系统中扮演关键角色涉及路径跟踪、速度调节及车辆稳定性保障。然而,随着技术进步单一的PID可能不再足够需要结合其他理论和技术进行优化创新以满足日益复杂的需求。