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我这里用的ubuntu18.04的eloquent的版本，大家安装其他版本的ros2时，可能需要修改代码的.launch.py文件的参数，比如node_executable改为executable。2.ros2版本的我只更新到基础代码部分，可以参考学习一下ros2的基础代码，需要carla联合仿真研究算法的，用ros1版本。这里可能涉及的一些库，需要换成ros2版本的重新sudo apt-get安
1.Carla停车场场景的搭建，我们可以利用现成的API，在Town05搭建停车场。具体来说，我们可以在目标停车位两边放静态车辆，再难点就是在周围放随机运动的行人，来模拟停车场的动态环境。2.可以搭建更困难的场景，让传统的SAC几乎失效（到达不了终点），然后自己提出的方法可以到达终点。2.深度强化学习的训练，我们可以选用常用的SAC算法进行训练，训练的效果可以如视频所示。SAC的输入观测是后视角的
本篇博客讲数学基础部分中 Frenet 坐标系和笛卡坐标系之间的坐标转换，即直角坐标和自然坐标的转换。 本节内容如果只应用，难度其实还好，但如果想真彻底理解它是怎么来，难度非常高。需要非常熟悉微积分以及向量微积分。
在此推荐另一篇文章【自动驾驶决策规划】POMDP之Introduction“The future is independent of the past given the present”未来状态的概率分布只与当前状态有关，而与过去状态无关。定义：性质：Pss′\boldsymbol{P}_{ss^{\prime}}Pss′为从状态sss转移到状态s′s's′的概率，又称一步状态转移概率。P\b
本篇博客深入探讨了自动驾驶决策规划算法中的一个关键数学概念——五次多项式。内容整理自 B站知名up主 忠厚老实的老王的视频。在车辆的决策规划中，舒适性的衡量标准是跃度（Jerk），它与加速度的三阶导数相关。为了使Jerk的绝对值最小，我们需要找到一种函数形式，使得加速度的变化尽可能平缓。这引出了最小化Jerk平方积分的数学问题。接着，探讨了二次或二次以下函数在最小化Jerk平方积分中的作用，以及实
决策大模型作为新一代人工智能的底层技术，能够赋能智能体（AI agent）在数字世界做出有效决策，也能助力具身机器人在物理世界实现有效决策。它不仅推动了智能体在复杂环境中的自主决策能力，还为多领域应用提供了新的技术思路。
自动驾驶系统由四大模块组成：感知系统、预测系统、决策规划与控制系统。预测系统负责预测车辆周围交通参与者的未来行为轨迹，包括车辆、行人、骑行者等，其输出为决策规划提供关键输入，直接影响自动驾驶的安全性和平顺性。预测方式分为基于状态预测（物理运动模型和机器学习模型）和基于车道序列预测（概率图模型和深度学习模型）。决策规划层则根据预测结果生成安全、合规、舒适的行驶路径，确保自动驾驶车辆高效运行。控制系统
目前大模型，AI正火热，GPt，DeepSeek等等，曾一度火爆全网，废话少说，大家赶紧学着用起来。
在Apollo星火计划学习笔记——Apollo路径规划算法原理与实践与【Apollo学习笔记】——Planning模块讲到……Stage::Process的函数会依次调用task_list中的TASK，本文将会继续以LaneFollow为例依次介绍其中的TASK部分究竟做了哪些工作。由于个人能力所限，文章可能有纰漏的地方，还请批评斧正。在配置文件中，我们可以看到LaneFollow所需要执行的所有
这篇文章详细介绍一下最新的ROS给出的DWA算法的结构，以及各个重要的cost function的含义，帮助你们理解DWA算法的构成。
本文介绍了决策规划框架，解耦和耦合策略
在自动驾驶决策规划算法中，参考线是解决导航路径过长且不平滑问题的关键。通过截取全局路径中的一段较短路径并进行平滑处理，简化了障碍物投影和匹配点的确定，使得规划算法能够在较小的范围内搜索最优路径。参考线的优点在于，较短的参考线投影更容易确定，且经过平滑处理后，路径更加平滑。参考线平滑算法通过代价函数来优化，代价函数包含了与原路径点相似代价、平滑代价和紧凑代价。通过将代价函数写成二次规划的形式，可以求
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