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使用激光雷达点云构建无人驾驶高精地图
2.0万
6
2020-03-23 14:19:55
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一个标准的高清地图创建系统包括两个核心组件:3D点云拼接和语义特征提取。 3D点云拼接通常采用基于图的SLAM进行分层细化。 语义特征提取包含机器学习和人工监督的迭代过程。 基于图的SLAM中的关键组件是位姿图,它可以对LiDAR位姿之间的关系进行建模。 节点是LiDAR位姿,其边缘反映了两个LiDAR位姿之间的未对准程度。 最终输出包括一个点云地图,它是一个密集的3D点云,以及一个与交通规则相关的语义特征图,其中包含路标,交通标志和交通信号灯的位置。
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1.1.欢迎学习Apollo课程
00:57
1.2.你将学到什么?
02:49
1.3.什么是无人驾驶?
06:20
1.4.Sebastian欢迎辞
01:00
1.5.无人驾驶车的运作方式
09:12
1.6.Apollo团队与架构
01:52
1.7.参考车辆与硬件平台
02:39
1.8.开源软件架构
06:04
1.9.云服务
04:32
1.10.无人驾驶车纳米学位
01:19
1.11.开启专题学习之旅
00:28
2.1.地图简介
00:47
2.2.Sebastian介绍高精度地图
01:21
2.3.高精度地图vs传统地图
02:10
2.4.地图与定位、感知与规划的关系_a
01:48
2.5.地图与定位、感知与规划的关系_b
01:22
2.6.地图与定位、感知与规划的关系_c
00:59
2.7.Apollo高精度地图
02:02
2.8.Apollo高精度地图构建
02:53
2.9.课程综述
00:46
3.1.定位简介
04:10
3.2.Sebastian介绍定位
01:13
3.3.GNSSRTK_a
01:44
3.4.GNSSRTK_b
03:22
3.5.惯性导航_a
00:43
3.6.惯性导航_b
02:23
3.7.激光雷达定位
03:58
3.8.视觉定位
03:09
3.9.Apollo定位
01:08
3.10.项目示例被盯上的小车
01:12
3.11.课程综述
00:40
4.1.感知简介
01:32
4.2.Sebastian介绍感知
01:39
4.3.计算机视觉
03:25
4.4.摄像头图像
02:17
4.5.LiDAR图像
02:08
4.6.机器学习
03:12
4.7.神经网络
02:29
4.8.反向传播算法
01:25
4.9.卷积神经网络
02:41
4.10.检测与分类
02:08
4.11.跟踪
02:09
4.12.分割
01:32
4.13.Apollo感知
02:28
4.14.传感器数据比较
00:58
4.15.感知融合策略
01:30
4.16.项目示例:感知与融合
01:54
4.17.课程综述
00:50
5.1.预测简介_a
01:16
5.2.预测简介_b
01:17
5.3.Sebastian介绍预测
01:29
5.4.不同的预测方式
01:54
5.5.基于车道的预测
00:52
5.6.障碍物状态
00:47
5.7.预测目标车道
01:59
5.8.递归神经网络
02:20
5.9.递归神经网络在目标车道预测的应用
00:56
5.10.轨迹生成
01:16
5.11.课程综述
01:04
6.1.规划简介
01:17
6.2.Sebastian介绍规划
01:09
6.3.路由
00:37
6.4.世界到图
01:25
6.5.网格世界_a
00:28
6.6.网格世界_b
00:41
6.7.网格世界_c
01:47
6.8.Ap4
01:06
6.9.从路由到轨迹
00:34
6.10.3D轨迹
00:56
6.11.评估一条轨迹_a
00:44
6.12.评估一条轨迹_b
01:01
6.13.Frenet坐标
01:03
6.14.路径-速度解耦规划
01:06
6.15.路径生成与选择
00:42
6.16.ST图
00:43
6.17.速度规划
01:30
6.18.优化
01:00
6.19.路径-速度规划的轨迹生成
01:06
6.20.Lattice规划
01:34
6.21.ST轨迹的终止状态
01:18
6.22.SL轨迹的终止状态
01:03
6.23.Lattice规划的轨迹生成
00:39
6.24.项目示例路径规划
00:57
6.25.课程综述
01:06
7.1.控制简介
02:33
7.2.Sebastian介绍控制
02:04
7.3.控制流程_a
00:46
7.4.控制流程_b
00:44
7.5.PID控制_a
00:37
7.6.PID控制_b
00:29
7.7.PID控制_c
00:37
7.8.PID优劣对比
00:58
7.9.线性二次调节器
04:11
7.10.模型预测控制
01:09
7.11.时间范围与车辆模型
00:58
7.12.MPC优化
00:54
7.13.MPC优劣对比
00:39
7.14.项目示例:控制
00:31
7.15.课程综述
00:57
8.1&8.2.恭喜你完成课程学习&Sebastian祝贺辞
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