相对无人机与机械臂来说，无人车系统的运动学模型非常简洁。尽管简洁，无人车的运动学模型也是非线性的。应用于具体控制算法时，有必要对原始运动学模型进行变形或线性化。本篇主要介绍无人车的运动学模型，并对原始非线性模型进行线性化。1.从阿克曼转向几何模型到自行车模型汽车采用阿克曼转向轮，因此模型为如下图所示的阿克曼转向几何模型。由以上阿克曼转向模型可得进一步简化为车辆单轨模型——自行车模型。采用自行车模型
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2024-05-05 18:09:16
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[百度AI嬉游记]系列报道之（三）CMU×无人车×汽车文化街头文化、运动文化、社交文化、汽车文化、精英文化……是美国年轻人典型的文化标签。四月，百度开始进行海外校招，芯君全程跟随，感受到两者之间的一种惺惺相惜。所以，芯君想要迫不及待地跟同学们分享从米国发回的第三篇系列报道。全文共3367字，预计阅读时长4分钟美国是一个汽车文化极其浓厚的国家，很多细节都可以体现出年轻人们对汽车的狂热——从游戏《极品
原创
2020-12-24 12:04:59
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今天介绍一种基于几何追踪的无人车轨迹跟踪方法——Pure Pursuit（纯跟踪）方法。1. 阿克曼转向几何模型在无人车系统（一）：运动学模型及其线性化一文中，里面介绍无人车的运动学模型为阿克曼转向几何模型，并最终可简化为如下图所示的单车模型。精确描述单车模型中几何关系的核心公式如下： 其中，为前轮转角，为轴距(wheel base)，为给定转向角运动时，无人车形成的轨迹圆的半径。2. Pure
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2024-01-04 17:12:40
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运动学模型只是在几何意义上描述了无人车的运动。实际情况中，无人车的运动受外界的因素（如：路面、坡度、空气动力）影响较大。在高速动行时，这些外界扰动变得更加明显。为了构建更加精准的无人车模型，有必要考虑汽车的动力学特性。无人车的动力学模型可以拆分成横向动力学模型与纵向动力学模型。横向动力学建模从轮胎受力出发构建立无人车的横向控制模型，纵向动力学建模考虑坡度、空气动力学构建无人车的纵向控制模型。本篇主
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2024-07-03 12:50:35
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CES2017无人车Figthing365机器学习算法与Python学习万众瞩目的2017CES（国际消费类电子产品展览会）已于北京时间2017年1月9日落下帷幕，今年是CES创办以来的第50个年头，吸引了全球超过4000家厂商参展，包括将近1300家的中国企业。全世界共有500多家汽车技术厂商参加CES，他们展示的成果包括芯片、传感器和智能汽车。百度、英特尔等科技巨头，宝马、丰田、奥迪等传统车企
原创
2021-04-08 20:51:35
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# 无人车系统架构开发指南
无人车系统的开发是一个复杂而富有挑战性的任务。我们需要从多个维度来考虑系统的架构，包括感知、决策、控制等。本文将详细介绍如何实现无人车系统架构，并为初学者提供一个清晰的步骤指南。
## 开发流程
首先，让我们来看看实现无人车系统的基本步骤。以下是整个开发流程的概览：
| 步骤 | 任务描述
原创
2024-11-02 05:55:39
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无人驾驶车辆运动规划方法综述1. 定义车辆运动规划（Motion Planning）是指生成衔接车辆起点与终点的几何路径，同时给出车辆沿该路径运动的速度信息，并使车辆在整个运动过程中满足运动学 / 动力学约束、碰撞躲避约束以及其他源自内部系统或外部环境的时间和 / 或空间约束条件。路径规划(Path Planing)（一般指位置规划）是找到一系列要经过的路径点，路径点是空间中的位置或关节角度，而轨
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2024-01-03 08:15:08
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无人驾驶轨迹跟踪之纯轨迹跟踪（Pure Pursuit）简要车辆简化模型车辆跟踪模型pytho实现纯轨迹跟踪算法 简要对于无人车来说，规划好的路径通常由一系列路径点构成，这些点包含空间位置信息、姿态信息、速度、加速度等。路径与轨迹区别在于，轨迹包含了时间信息；按照我的理解，路径跟踪只是跟踪一系列路径点，时间长短都没关系，只要跟踪上即可；轨迹跟踪同时包含速度跟踪，与时间序列有关。 目前主流的轨迹跟
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2023-10-24 22:32:47
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“无人驾驶”的技术路线无人驾驶车辆真要跑起来，需要解决感知、决策和执行等层面的技术问题。感知系统也称为“中层控制系统”，负责感知周围的环境，并进行识别和分析;决策系统也称为“上层控制系统”，负责路径规划和导航;执行系统又称为“底层控制系统”，负责汽车的加速、刹车和转向。本文以“感知—决策—执行”的顺序呈现，是因为这样更加符合人类的驾驶模式。如，先看看前面——绿灯、周围无行人——收集信息;然后做出决
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2023-10-05 16:04:12
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作者 | Radhika Madhavan 编译 | CDA数据分析师在美国国家公路交通安全管理局美国运输部（NHTSA）近日发布了对自驾车技术的当前状态的概览报告。根据该报告，自动驾驶汽车技术仍处于研发阶段。下面给出的地图描绘了美国的受控测试地点，这些地点使用建模，仿真和道路上的自动驾驶汽车组件和系统。资料来源：美国国家公路交通安全管理局本文旨在提供有关自动驾驶和自动驾驶汽车目前在现实世界中的运
使用easyGUI模拟操控界面控制Tello EDU说到easyGUI这个模块，大家应该都不陌生了，模块名中有个“easy”，是的，这代表它用起来很简单；这个模块就是一个能够轻易创建用户界面的工具，所以本篇文章我们将实现使用用户界面来对Tello EDU进行控制；效果大体是怎样的呢？在使用移动端Tello APP操控的时候，会有如下的操控界面：很标准的一个无人机操控界面，一开始我拿到Tello E
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2023-06-27 11:14:31
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无人驾驶汽车系统入门（十八）——使用pure pursuit实现无人车轨迹追踪对于无人车辆来说，在规划好路径以后（这个路径我们通常称为全局路径），全局路径由一系列路径点构成，这些路径点只要包含空间位置信息即可，也可以包含姿态信息，但是不需要与时间相关，这些路径点被称为全局路径点（Global Waypoint），路径（Path）和轨迹（Trajectory）的区别就在于，轨迹还包含了时间信息，轨迹
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2024-06-11 15:03:10
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无人车作为一个复杂软硬件结合系统，其安全可靠运行需要车载硬件、传感器集成、感知预测，以及控制规划等多个模块的协同配合工作。作者认为最关键的部分是感知预测和决策控制规划的紧密配合。狭义上的决策规划控制部分，包含了无人车行为决策（Behavior Decision）、动作规划（Motion Planning）, 以及反馈控制（Feedback Control）这三个模块。而从更宽泛的概念来说，无人车
2017 年时序数据库忽然火了起来。开年 2 月 Facebook 开源了 beringei 时序数据库；到了 4 月基于 PostgreSQL 打造的时序数据库 TimeScaleDB 也开源了，而早在 2016 年 7 月，百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品 TSDB，成为支持其发展制造，交通，能源，智慧城市等产业领域的核心产品，同时也成为百度战略
题1 let nums = [30,31,34,5,9] //输出："9534330" function compare(a, b) { let al = a.length; let bl = b.length; let l = al > bl ? al : bl; for (let i = 0; ...
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2021-08-17 07:42:00
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APM4.2.3差速小车pix2.4.8MP地面站。
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2023-06-18 00:15:41
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油门转换速率占每秒总行程的百分比。值为100时，电机可以在一秒钟内改变其全部范围。较高的数字优先考虑转向，较低的数字优先考虑油门。仅适用于滑移转向无人船wp_pivot_angle，原地转弯的角度，无人船可以设置为0禁用。SERVO_RATE：输出PWM的频率。THR_THR_MAX 最大推力。
原创
2024-08-12 14:42:38
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Gazebo 仿真环境地图搭建Gazebo 仿真车辆模型构建2D激光建图2D激光导航3D激光+视觉建图3D激光+视觉导航导航+避障导航+避障+作业仿真跟实车控制同步实车2D建图和导航实车3D建图和导航实车3D激光+视觉+GNSS建图导航
## 无人车协同路径规划
无人车（自动驾驶汽车）技术不断发展，它们不仅可以独立工作，还能通过协同合作实现更高效的路径规划。本文将为大家介绍无人车的协同路径规划的基本概念，并提供一个简单的 Python 示例代码，帮助读者理解相关原理。
### 何为路径规划？
路径规划是指在已知环境和目标位置的情况下，找到从起点到终点的最佳路径。无人车需要考虑避开障碍物、减少行驶时间和燃料消耗等因素。
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在无人驾驶和智能平台技术快速发展的今天，传感器的精确性和高效能成为了系统的关键基础。为应对复杂的环境和动态变化，传感器仿真模块提供了一个强大的工具，能够在不同的无人平台上精确配置传感器，并且实时进行运动探测与数据交互。这项技术不仅支持多种传感器在无人平台的不同位置和角度配置，还能在平台运动过程中进行动态的环境感知，为无人平台的自主性和安全性提供有力保障。借助C++ API和ROS（Robot Op
