4.根据权利要求1所述的车辆Bug避障算法的Matlab仿真可视化平台，其特征在于：所述Simulink算法仿真实现部分包括有车辆行驶定位模块、传感器探测模块、车身碰撞探测模块、虚拟触角探测模块、转弯路径预测模块、行动决策模块、绘图模块，分别通过Simulink中自定义函数模块封装起来，定义输入输出端口，各个模块分工合作，模块内部修改参数，模块之间相互传递参数，利用Simulink循环机制实现算法
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2024-01-17 11:54:06
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本文介绍如果使用以state lattice planner为基础的曲线生成和动态障碍物规避的方法。我们的曲线将position profile 和 velocity profile进行了分离。位置的优化用曲线生成和cost function minimization的方法，纵向的速度规划采用ACC控制器。 主要采用我的论文：Optimization of Adaptive Cruise Cont
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2024-04-23 14:07:01
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本文介绍如何实现基于Frenet坐标系的动态障碍物避障。其中包括：cubic spline generationFrenet transformation to gloval coordnatessampling-based search methodBezier curvecost function formalizationlazy collision checkingpure pursuit
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2024-08-27 19:46:11
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寻路算法将计算静止障碍物周围的路径，但是如果障碍物移动会怎么样？当单元到达特定点时，障碍物可能不再存在，或者可能存在新的障碍物。如果可以绕过典型的障碍物，请对你的探路者（pathfinder）使用单独的避障算法（转向）。探路者将找到所需的路径，然后移动对象在跟随它时，绕过障碍物移动。但是，可移动的障碍物有可能导致路径发生显著的变化，我们需要考虑探路者如何避开障碍物。 重新计算
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2024-08-06 19:54:45
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clear%clf% format long%设定数据Data=[];Data.B=[20 18]; %X轴Y轴边界Data.S_E=[0,0
原创
2022-10-10 15:23:12
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# 所有节点的g值并没有初始化为无穷大
# 当两个子节点的f值一样时，程序选择最先搜索到的一个作为父节点加入closed
# 对相同数值的不同对待，导致不同版本的A*算法找到等长的不同路径
# 最后closed表中的节点很多，如何找出最优的一条路径
# 撞墙之后产生较多的节点会加入closed表，此时开始删除closed表中不合理的节点，1.1版本的思路
# 1.2版本思路，建立每一个节点的方向指
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2024-01-29 02:36:00
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文章目录1 文章引言2 难点分析3 初期思路4 初期展示(Kitti数据集)5 初步方案5.1 栅格化5.2 地面分割5.2 点云聚类6 参考文献 1 文章引言由于时间原因，3D检测框部分暂时未作优化，仅部署成基础可视化功能。在实际实现3D目标检测时，在不依靠深度学习的训练模型时，仅采用传统方法实现目标检测。现阶段由于固态激光雷达的普及，很多地方均可利用小视场的固态激光雷达叠加来进行点云式的目标
激光雷达感知自动驾驶中采用激光雷达做感知可以分为两个层次，低层次感知也叫作障碍物检测，只需要探测到前方有障碍物即可；高层次感知可以看做目标识别，需要对障碍物信息进一步分类。障碍物检测是指从点云数据中提取出潜在的障碍物体，得到它们的方位、尺寸、形状、朝向等信息，一般通过Bounding box来添加或者多边形来描述。障碍物检测框架激光雷达的障碍物检测流程一般如下：1. 考虑到车上有多个传感器共同
前言 本文主要对代码排版进行了一些梳理，并增添了部分注释，与自己的示例。前几天老大给了个任务，让我帮slam组写一个基于深度摄像头的障碍物检测，捣鼓了两天弄出来了，效果还不错，就在这里记一下了。 代码的核心思路是首先通过二值化，将一米之外的安全距离置零不考虑，然后通过开运算去除掉一些噪点（这个后来发现不一定有必要），在求出所有障碍物的凸包，这个时候要计算面积，当面积小于一定的阈值的时候不予考虑，
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2024-06-27 10:59:12
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1.算法描述一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，对于一个最优化问题，该算法通过一定数量的候选解种群迭代地执行选择、交叉、变异、评价等操作使得种群向更好的解进化。遗传算法中每一条染色体，对应着遗传算法的一个解决方案，一般我们用适应性函数（fitnessfunction）来衡量这个解决方案的优劣。所以从一个基因组到其解的适应度形成一个映射。遗传算法的实现过程实际上就像自然界的进化过程那样。遗传算
原创
2023-02-04 23:19:01
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基于双目摄像头的障碍物检测前言：关于双目摄像头的障碍物检测以及基于OpenCV的障碍物检测在CSDN以及博客园上都有几篇相关的文章。然而，相当一部分的关于障碍物检测的文章多偏向于理论，而有实践的文章却少之又少。在这里，我将按照我从网上学习到的例子进行整合并加入了我自己的理解。希望能为大家在障碍物检测方面起到一定的参考作用。特别鸣谢：亦轩Dhc的博客琪其齐奇旗棋的CSDN_寒潭雁影的CSDN下面开始
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2024-05-28 18:19:22
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title: LeetCode No.63categories:OJLeetCodetags:ProgramingLeetCodeOJLeetCode第六十三题自己代码的开源仓库:click here 欢迎Star和Fork ?题目描述一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为“Start” ）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记
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2023-11-03 09:41:46
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文章目录一、题目描述示例 1示例 2二、代码三、解题思路 一、题目描述一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish”）。现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？网格中的障碍物和空位置分别用 1 和 0 来表示。示例 1输入：obs
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2023-12-17 19:34:03
237阅读
障碍物行为预测是无人驾驶系统的核心模块之一。预测模块承接上游感知模块，结合高精地图和主车的定位信息，对周边障碍物的未来运动情况进行预测，帮助主车提前作出决策，从而降低交通事故的发生率，在无人驾驶系统中发挥着承上启下的关键作用。在百度 Apollo 自动驾驶开源平台中，障碍物行为预测分为车辆轨迹预测和行人轨迹预测两大类。在车辆轨迹预测中，分为意图预测和速度预测两个
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2024-02-19 11:38:34
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(鉴定为水刊 综述 老板让看的) Abstract： 野外自动驾驶陆地车辆的负面障碍是指路面上的坑洼、沟渠、悬崖、坑或任何类型的障碍物，但不是以可见的方式，它给车辆或潜在的乘客带来风险，甚至给环境带来风险。 自主陆地车辆正在前进。这些负面障碍会对自动驾驶陆地车辆造成严重损坏，包括车辆悬架损坏、侧翻，甚至自动驾驶车辆丢失。障碍物检测是避免任何风险的第一步，能够警告附近的障碍物以避免可能出现的任何类型
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2023-10-09 16:49:59
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1.算法描述
BP（Back Propagation）神经网络，其本质是一种基于误差反馈传播的神经网络算法。从结构上讲，BP神经网络是由一个信息的正向传播网络和一个误差的反向传播网络两个模块构成。BP神经网络的结构如下图所示：
从图1的结构可知，BP神经网络主要由输入层，隐含层以及输出层三个部分构成。来自外界的信息通过输入层传输进入到隐含层进行处理，并由输出层输出处理结果。当BP神经网络
原创
2023-03-24 22:53:42
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1.算法描述
粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。
在求解TSP这种整数规划问题的时候, PSO显然与ACO不同, PSO需要对算法本身进行一定的修改, 毕竟PSO刚开始是应用在求解连续优化问题上的.
在路径规划中，我们将每一条路径规划为一个粒子，每个粒子群群有 n 个粒 子，即有
原创
2023-04-03 14:27:02
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# 使用Python绘制障碍物及其应用
在现代编程中，Python是一种功能强大且易于学习的语言，广泛应用于数据分析、可视化和机器学习等领域。本篇文章将介绍如何使用Python绘制障碍物，并展示饼状图和状态图的实现方式。
## 1. 绘制障碍物
我们首先需要定义一个障碍物的概念。在计算机视觉、机器人导航等领域，障碍物通常指任何可能阻碍移动或视野的物体。我们可以使用 `matplotlib`
# Python中的障碍物设置
在许多游戏和机器人编程中，障碍物的设置是一个重要部分。障碍物不仅可以增加游戏的挑战性，还可以用于实现机器人避障的功能。本文将介绍如何在Python中设置障碍物，并提供代码示例演示其实现。
## 障碍物设置的基本思路
设置障碍物的基本流程包括以下几个步骤：
1. 定义障碍物的位置。
2. 初始化游戏或仿真环境。
3. 绘制障碍物。
4. 添加碰撞检测逻辑。
# Python实现障碍物信息
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
Start --> 获取数据;
获取数据 --> 数据处理;
数据处理 --> 结果输出;
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 获取数据
获取数据 --> 数据处理
数据处理 --> 结果输出
```
原创
2024-04-29 03:35:43
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