百度Apollo学习：参考线(ReferenceLine)生成算法和源码介绍
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自此，参考线的分析就完成了，参考线的作用在于车辆是在路上运行，根据道路信息得到一条参考轨迹给车，简化了后续路径查找的复杂度，同时还可以加入一些基于规则的信息（红绿灯、停止线）到后续的路径规划。
一、Lattice(Frenet) 二、EM 三、Opt(OSQP)/IPOPT汇总 ...辅助驾驶、矿区、环卫、Robotaxi、泊车、无人接驳车、农用、Robobus、物流配送、Robotruck 新势力、Tier1、计算平台？ 工业界的仿真、量产、数据？ ...
需要了解具体可私信，this project and code require a fee。其中涉及的算法和仿真平台一目了然，希望可以集合各位学习研究自动驾驶的小伙伴们一起交流。
Routing模块则不需要考虑这些信息，只需要做一个长期的规划路径即可，过程如下：这也和我们开车类似，上车之后，首先搜索目的地，打开导航（Routing所做的事情），而开始驾车之后，则会根据当前路况，行人车辆信息来...
算法来源于Apollo代码代码源地址，通过序列优化思想，建立无人驾驶车辆参考路径的平滑，利用泰勒展开将曲率... 目前个人已将代码摘出，源码在本人git:基于Sqp的Referenceline全局参考线路径优化源码，欢迎star。 ...
自动驾驶Apollo6.0源码阅读－感知篇：感知融合代码的基本流程FusionFusion模块在哪儿启动？FusionComponent的初始化概率融合方法：ProbobilisticFusionInit()Fusion 的流程框架fusion_->Fuse()1.save frame data2...
【代码】Apollo9.0 Lattice Planner算法源码学习。
因为自动驾驶与人身安全强相关，因此很强调实时性。传统的机器人系统并不为此设计，所以很难满足实时性要求。系统中存在大量异步任务，如果任其运行和抢占，系统会有很大的不确定性。为了提高系统中任务执行的确定性...
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...
本文主要讲解决策规划模块中是如何生成参考线和行车轨迹供车辆行驶的，参考线和轨迹直接影响了自动驾驶车辆对于方向和速度的控制。 reference line怎么生成出来的？和rounting啥关系？ Apollo是使用A star算法。...
Apollo开源自动驾驶平台.
于根据当前车辆状态信息和上一条轨迹，计算出拼接后的轨迹，并返回拼接后的轨迹。
Apollo系统中的Planning模块实际上是整合了决策和规划两个功能，该模块是自动驾驶系统中最核心的模块之一（另外三个核心模块是：定位、感知和控制）。本章主要讲解自动驾驶系统中最核心的模块——决策规划模块。 ...
百度Apollo EMPlanner
最近对百度的自动驾驶平台Apollo项目做了一些了解。下面将我所了解到的一些信息分享给大家。 Apollo项目介绍 阿波罗（Apollo）是百度发布的面向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供的软件平台。发布时间是2017年4...
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