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

可以看到由于数据点的分布，使得拟合出的价值函数无法与真实的价值函数吻合，甚至在部分区域产生了明显的偏差。Dueling DQN 是 DQN 另一种的改进算法，它在传统 DQN 的基础上只进行了微小的改动，但却能大幅提升 DQN 的表现。这样，即使其中一套神经网络的某个动作存在比较严重的过高估计问题，由于另一套神经网络的存在，这个动作最终使用的值不会存在很大的过高估计问题。.在同一个状态下，所有动作

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📢本系列将依托赵虚左老师的ROS课程，写下自己的一些心得与笔记。📢 文章可能存在疏漏的地方，恳请大家指出。rosnode : 操作节点rostopic : 操作话题rosservice : 操作服务rosmsg : 操作msg消息rossrv : 操作srv消息rosparam : 操作参数作用和之前介绍的文件系统操作命令比较，文件操作命令是静态的，操作的是磁盘上的文件，而上述命令是动态的，在

点云是激光雷达获取的三维场景信息的数据存储形式，不同于图像数据，点云由空间中一系列离散的点组成，并记录了这些点相对于激光雷达自身坐标系的三维坐标与反射率。一帧点云数据（包含N个点）可表示为xiyizirii1Nxi​yi​zi​ri​i1N​其中xiyizixi​yi​zi​第个点在激光雷达坐标系下的坐标，rir_iri​为该点的反射率。

在获取点云数据时，由于设备精度，操作者经验环境因素带来的影响，以及电磁波的衍射特性，被测物体表面性质变化和数据拼接配准操作过程的影响，点云数据中将不可避免的出现一些噪声。PCL常规滤波手段均进行了很好的封装，对点云的滤波通过调用各个滤波器对象来完成。主要的滤波器有等。

PID控制律蕴涵了动态控制过程中的过去、现在和将来的信息。P代表当前的信息，起纠正偏差的作用，使过程反应迅速；D代表将来的信息，在信号变化时有超前控制作用，使系统的过渡过程加快，克服振荡提高系统的稳定性；I代表了过去积累的信息，能消除静差，改善系统静态特性。

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