Frenet坐标 在讨论过程模型之前,我们应该提到“Frenet Coordinates”,它是一种以比传统x,y笛卡尔坐标更直观的方式表示道路位置的方式. 用Frenet坐标,我们使用变量 s和d描述车辆在道路上的位置.该s坐标表示沿道路的距离(也称为纵向位移)和d坐标表示道路上的左右位置(也称为横向位移). 我们为什么使用Frenet坐标?想象一下像下面这样一条弯曲的道路,笛卡尔坐标系就位于它的上面......     使用这些笛卡尔坐标,我们可以尝试描述车辆通常在路上行驶的路径...  …

好的确定车和路之间的关系,我们通常将车辆的在大地坐标坐标转化为车辆和道路之间的frenet坐标. 可能有人会疑问为什么转换后就方便了呢?我们来看一个例子. 在大地坐标下: 无人车首先要知道红色车的位置.通过传感器得到目标在车辆坐标系下的坐标,车辆的笛卡尔坐标系下坐标可以由惯导得到,可以推出目标在笛卡尔坐标下的位置信息,然后再和道路坐标比较,判断红色车辆在哪条车道内. 在frenet坐标下: 可以看出在frenet坐标下,车相对于道路的位置信息更加清楚. 给出笛卡尔坐标和frenet坐标相互转换的…

参考与前言 2010年,论文 Optimal Trajectory Generation for Dynamic Street Scenarios in a Frenet Frame 地址:https://www.researchgate.net/publication/224156269_Optimal_Trajectory_Generation_for_Dynamic_Street_Scenarios_in_a_Frenet_Frame Python代码示意地址:https://gitee.…

根据计算公式实现预测线 作者:狐狸家的鱼 GitHub:八至 之前有一篇博客简单写了一个模拟demo,根据物体当前的速度和方向预测多少时间后所在的位置,具体计算是参考<(译)计算距离.方位以及更多经纬度之间的点>,现在重新用计算公式实现,代码如下: let from, to; let createVelLine = obj => { const DEG2RAD = Math.PI / 180; const RAD2DEG = 180 / Math.PI; const radius = 6…

本文提供 百度Apollo官网的无人驾驶入门课程下载,主要为视频文件. 视频数量:101个:文件格式:MP4:视频总时长:2小时40分钟:文件总大小:约1.13GB: 马上下载 关注公众号罗孚传说(RoverTang_com),输入"百度Apollo无人驾驶课程"下载. (不好意思啊,输入有点多,也有一定难度,考验一下大家)[捂脸] 为什么要下载? 我是因为不想浪费流量,不想卡顿,想随时打开手机看,想在地铁上也方便看. 如果你没有我的需求,请移步官网直接在线观看. 为什么推荐? 本视频…

0 - 背景 该论文是2014年CVPR的经典论文,其提出的模型称为R-CNN(Regions with Convolutional Neural Network Features),曾经是物体检测领域的state-of-art模型. 1 - 相关知识补充 1.1 - Selective Search 该算法用来产生粗选的regions区域,在我的另一篇博文Selective Search for Object Recognition(理解)中进行详细讲解. 1.2 - 无监督预训练&有监督预训…

2019-02-18,15点00 ''' 下面是别人写的原始的笔记,我在上面自己补充了一些. ''' #https://www.cnblogs.com/the-home-of-123/p/9747963.html # 以voc数据集为例,按照imdb的命名,利用pascal_voc()函数生成不同的imdb ''' for year in ['2007', '2012']: for split in ['train', 'val', 'trainval', 'test']: name = 'vo…

本文详细解释了 Faster R-CNN 的网络架构和工作流,一步步带领读者理解目标检测的工作原理,作者本人也提供了 Luminoth 实现,供大家参考.   Luminoth 实现:https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn 去年,我们决定深入了解 Faster R-CNN,阅读原始论文以及其中引用到的其他论文,现在我们对其工作方式和实现方法有了清晰的理解. 我们最终在 Luminoth…

https://blog.csdn.net/bailufeiyan/article/details/50749694 https://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html featuremap上每个滑窗中心对应原图的一个区域(感受野),其中心点替换掉上表中的(7.5,7.5)即可得到9个anchor的坐标. R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Pro…

 将目标检测过程设计为为一个回归问题(One Stage Detection),一步到位, 直接从像素到 bbox 坐标和类别概率 优点: 速度快(45fps),效果还不错(mAP 63.4) 利用图片整体信息进行分类和 bbox坐标预测, 所以相较于其他基于 region proposal 的目标检测算法(如FRCN), yolo 很少将背景预测为前景, 虽然 yolo 会有更多的 localization error(主要由于小物体的定位差导致); yolo能够学习到物体更加泛化的特征,…