荣成市信用建设网站,免飞网站,如何做盗版电影网站,做气体检测仪的网站在笔者的专栏《自动驾驶Planning决策规划》中#xff0c;主要讲解了行车的相关知识#xff0c;从Routing#xff0c;到Behavior Planning#xff0c;再到Motion Planning#xff0c;以及最后的Control#xff0c;笔者都做了相关介绍#xff0c;其中主要包括算法在量产上… 在笔者的专栏《自动驾驶Planning决策规划》中主要讲解了行车的相关知识从Routing到Behavior Planning再到Motion Planning以及最后的Control笔者都做了相关介绍其中主要包括算法在量产上的应用这是笔者与其他博主非常不同的一点重点阐述自动驾驶量产相关的算法。 在之前的专栏中由于篇幅的限制并不能逐篇去扣算法扣代码。只是希望读者朋友们对整个自动驾驶系统有一个深刻的了解同时知道目前头部智驾的车企在各个模块都用了哪些算法对于社招找工作的同学、亦或是想转行到自动驾驶行业的同学或者应届毕业生都是非常有帮助的。 即使目前端到端大模型也逐步量产笔者也已经同步在自己的博客中更新相关模型的应用其实除了头部的几家公司很多智驾公司仍然在用传统的规控算法。然后读者朋友们也不用慌张传统的算法也并没有消亡在端到端的背后依然有其用武之地。 即使在之前的博客中笔者分别写了两篇开源自动驾驶仿真系统的安装使用教程一个是百度的Apollo另一个是Autoware.universe《Ubuntu 20.04 安装 Apollo 8.0vscode仿真调试》《Ubuntu 20.04 安装 Autoware.universe自动驾驶仿真工具》。虽然这两个教程获得了读者们的喜爱但笔者长时间的使用体验感受两者也有很多不便之处Apollo由于其算法比较老旧接口相对复杂开发新算法非常不方便笔者在开发中经常使用的是其中的某些common库及部分算法的移植Autoware.universe的仿真界面虽然比较友善但同样地如果使用新算法改起来也有些麻烦。 笔者的下一个实践系列就是带领读者朋友一起打造属于自己的自动驾驶系统包括规控算法RoutingPrediction、Behavior PlanningMotion Planning以及Control的开发仿真调试等基本会按照笔者专栏《自动驾驶Planning决策规划》中算法的顺序完成可能会舍弃一些老旧的算法效果如上图所示显示的元素包括routing的路径信息车道边界信息动静态车辆信息参考线没有暂时没有显示(增加msg即可)局部规划的轨迹信息可以完成规控模块的闭环仿真。 整个开发、仿真流程可全部由自己完成感知可采用开源数据包ROS通信需要对好相关协议采集的传感器信息进行感知的调试也可自己模拟相关感知上游信号供规控使用。总体通信框架基于ROS不依赖于RvizGazebo等插件非常轻量级、简洁化的一套系统。 感兴趣的读者朋友可以关注并私信我。 感兴趣的读者朋友可以关注并私信我。 感兴趣的读者朋友可以关注并私信我。
