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前段时间,我mentor面试了一个决策规划方向实习的候选人,这个候选人是我母校的学生,算是我的学弟,跟我一个专业,他的老师是我学院的院长,所以我一开始抱着比较大的期待,在一边旁听面试过程了。面试下来后,比较可惜,感觉这位学弟,对面试还是太过生疏了。。对自己的项目过程并不是非常了解,有几个地方直接被我mentor问倒了。如果对自己的项目介绍还准备了ppt,注意还是不要直接用课题报告ppt来代替,pp
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
基于ros1的apollo 7.0.0规划控制算法,针对apollo原有方案初学者难入门,测试操作不便等问题,能很好进行相关算法学习和测试,并可以将自己的算法增加到框架中,应用于机器人或者无人驾驶中。
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。
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
本文是我学习POMDP相关的笔记,由于个人能力所限,可能有所纰漏,还请批评指正。初学者,希望和大家共同学习.
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。
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
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
一、无人驾驶架构一个系统,架构是比较重要的。架构的好坏直接决定了系统是否稳健、后续是否容易扩展等问题。无人驾驶系统,一般分层的架构。如下图所示,是一个无人驾驶系统的分层架构,整个系统分为感知层、规划决策层、控制层。...
主讲人:范昊阳包括运动规划基础概述、自动驾驶运动规划、环境下运动规划、运动规划内优化、Apollo emplanner开发环节、强化学习与数据驱动方法七个部分第一部分:运动规划基础概述1、什么是规划问题?首先明确规划问题的本质是一个搜索问题 (给一个目标函数找一个最优解),运动规划 motion planning搜索问题可以认为是找到对应状态(input:车辆当前位置、感知障碍物位置速度...
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