大家好,我是来自百度智能驾驶事业群的许珂诚.今天很高兴能给大家分享Apollo 3.0新发布的Lattice规划算法. Lattice算法隶属于规划模块.规划模块以预测模块.routing模块.高精地图和定位的结果作为输入,通过算法,输出一条平稳.舒适.安全的轨迹,交给控制模块去执行.我们可以看到,规划模块在Apollo中是一个承上启下的重要模块. Lattice算法隶属于规划模块.规划模块以预测模块.routing模块.高精地图和定位的结果作为输入,通过算法,输出一条平稳.舒适.安全的轨迹,交

APM程序分析 主程序在ArduCopter.cpp的loop()函数. /// advance_wp_target_along_track - move target location along track from origin to destination 设起始点O,目标点D,飞机所在当前点C,OC在OD上的投影为OH.该函数完成沿航迹更新中间目标点.航迹指的是OD.切记,中间目标点都是在OD线段上的.函数0.01s执行一次,即M点0.01s更新一次,两个中间目标点的距离是_limit

原文地址链接:http://gamedevelopment.tutsplus.com/tutorials/understanding-steering-behaviors-seek--gamedev-849 位置,速度和移动 在行为控制中的所有的算法实现都是通过数学上的向量计算来实现的.由于这个控制会改变人物的速度和位置,所以同样的我们也可以使用向量来表示这些属性. 虽然向量拥有一个方向,但是当用向量来表示一个位置的时候,我们往往可以忽略它的方向: 上面的图中P向量表示的是一个点(x,y),V向

ROS(indigo) 安装和使用更新版本的Gazebo,本文以7为例. Gazebo7支持更多新的功能,如果使用下面命令安装ROS(indigo): ~$ sudo apt-get install ros-indigo-desktop-full 那么配套安装的是Gazebo2,如何在ROS(indigo)中使用更新版本的Gazebo呢? 首先,需要卸载ros-indigo-desktop-full等,如下: sudo apt-get remove ros-indigo-desktop-full

机器人控制.仿真或实验,主要由三个部分组成,机器人.环境和算法. 当然各部分又包含很多子部分和功能,这里主要以仿真为主,为了使得仿真结果能够直接应用到实际机器人上,这里分别以RDS和ROS对比介绍.http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9629847 1 机器人 机器人的控制算法主要基于运动学或动力学设计,使机器人在环境中以期望速度或轨迹运动,当然要避障,这与环境相关,放在第二部分.机器人装备传感器感知环境,由算法做出决策,发送到运动执行机构,在加

costmap_2d这个包提供了一种2D代价地图的实现方案,该方案利用输入的传感器数据,构建数据2D或者3D代价地图(取决于是否使用基于voxel的实现),并根据占用网格和用户定义的膨胀半径计算2D代价地图的代价. 此外,该包也支持利用map_server初始化代价地图,支持滚动窗口的代价地图,支持参数化订阅和传感器主题的配置. 1.概述 注:红色代表代价地图中的障碍物,蓝色代表的是通过机器人内切圆半径计算的障碍物膨胀,红色的多边形代表机器人外壳.为了使机器人不碰到障碍物,机器人的外壳绝对不允许

接着我的 上一篇自动寻路文章,这一次我们就来学习一下与自动寻路有关的组件吧.Unity中与自动寻路相关的组件主要有两个:NavMeshAgent (  又称导航网格代理 ),Off Mesh Link( 分离网格链接 ).这两个组件的作用与使用范围是不同的,我们唯一可以确定的是我们必须烘焙地形,产生NavMesh(导航网格).因为导航网格决定我们的角色(带有导航网格代理的角色)活动的范围.NavMeshAgent组件需要附着寻路的角色身上,比如怪物,而OffMeshLink这个组件主要是用来构造

增量式PID算法的简化版之后的公式: △u(t)=Ae(t)-Be(t-1)+Ce(t-2) △u:PID控制器输出的下一时刻的调整量 e(t):PID控制器在当前时刻的状态变化量-给定值 e(t-1):PID控制器在上一时刻的状态变化量-给定值 e(t-2):PID控制器在上上时刻的状态变化量-给定值 A.B.C 是控制控制系数,A比例,B积分,C微分 需要明确两个重要的概念,被确定量与给定值 被确定量是指传感器检测到的当前系统的状态,给你值是我们希望系统达到的某种状态.(这两个关键变量也因该

驾驶员通过自动速度控制器操纵键,将汽车行驶速度控制在预设的期望速度上. ACC系统则在自动速度控制的基础上检测本车到前面行驶汽车的距离以及相对速度,以及其他车道上的信息. 利用这些数据就能控制两车之间的行驶时间间隔,ACC系统调整本车速度,保持安全距离. ACC通过77GHz的毫米波雷达对前车反射的波的传播时间.多普勒频移和幅值进行分析,可计算出本车与前车的距离,相对速度和角度位置. 确定弯道 为使得ACC系统安全.可靠,在任何时候,即使在弯道行驶,汽车也必须处在正确的车道位置. 为此需要与弯道

很多童鞋没有系统的Unity3D游戏开发基础,也不知道从何开始学.为此我们精选了一套国外优秀的Unity3D游戏开发教程,翻译整理后放送给大家,教您从零开始一步一步掌握Unity3D游戏开发. 本文不是广告,不是推广,是免费的纯干货!本文全名:喵的Unity游戏开发之路 - 移动 - 推球:游戏中的物理 控制刚体球体的速度. 通过跳跃支持垂直运动. 检测地面及其角度. 使用ProBuilder创建测试场景. 沿斜坡移动. 这是有关控制角色移动的教程系列的第二部分.这次,我们将使用物理引擎创建更逼

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.

在我们开发基于WCF访问方式的Winform程序的时候,一般情况下需要对界面显示的字段进行中文显示的解析.如果是硬编码进行中文显示,那么除了不方便调整及代码臃肿外,性能上没有什么问题,但是不建议这样处理:一般情况下,我们把中文对照信息放到业务类里面去统一解析,但是这样会导致每次WCF访问方式请求解析中文化的操作耗费一定的响应时间.如果使用缓存存储中文字段的对照表,那么就不用每次请求WCF的数据访问,减少一些响应时间的消耗,提高用户体验效果. 1.使用硬编码方式的中文化解析操作 硬编码的方式,中文

对于一个数据库完整备份来说,备份的速度很大程度上取决于下面两个因素:读磁盘数据.日志文件的吞吐量,写磁盘数据文件的吞吐量. 下图是备份过程中磁盘的变化情况: 读吞吐量 读吞吐量的大小取决于磁盘读取数据的速度,而磁盘读取的速度又取决于数据文件在磁盘中的位置.因此,位于不同盘符上不同数据库文件的读取速度都不相同. 测量读吞吐量的一个方法就是进行一次数据库完整备份,然后使用Windows性能监控器(perfmon)来监控数据库文件所在磁盘的Read bytes/sec 性能计数器.保存备份文件的磁盘应

题意: 从A到B两地相距D,之间有n段河,每段河有一条小船,船的位置以及方向随机分布,速度大小不变.每段河之间是陆地,而且在陆地上行走的速度为1.求从A到B的时间期望. 分析: 我们只要分析每段河的期望即可.设河的长度为L,船速为v.过河最短时间为刚好搭上从左向右开的小船L/v:最长时间为刚好没搭上从左向右开的小船,所以要等小船开到对岸再折返回来再到对岸,时间为3L/v,因为是均匀分布,所以期望为2L/v,最后再加上陆地上行走的时间就是答案. #include <cstdio> int mai

最近习惯将系统的鼠标速度降低, 而提高鼠标硬件DPI来提升移动准确度, 但是LOL的客户端每次启动进入游戏后就会还原系统鼠标的移动速度, 我把情况反应给腾讯,没想到他们一点都不重视, 建议我只改游戏里的速度, 并把帖子给关了, 搜索了一下百度, 还有不少人反映这个问题, 但都是放弃之, 无奈自己写了一个鼠标速度锁定的工具, .该工具会保持你期望的系统鼠标移动速度, 即使游戏客户端的修改后也会自动还原到你之前设置的值,程序很简单, 但非常实用, 有需要的撸友可以在我的网盘共享里下载 http://

Problem Description   You live in a village but work in another village. You decided to follow the straight path between your house (A) and the working place (B), but there are several rivers you need to cross. Assume B is to the right of A, and all

题目链接 /* 到达一条河时,船在河中的位置是随机的,所以船到达岸边需要的时间在 0~2l/v 均匀分布,所以船到岸的期望为 (0+2l/v)/2 过河需要 l/v 的时间,所以过一条河总的期望为 (0+2l/v)/2 + l/v = 2l/v 陆地上的速度是确定的,可以直接先计算出来 期望是线性的,每条河期望相加即为过河的总期望 */ #include<cstdio> using namespace std; int main() { int n,d,p,l,v,cas=0; while(~

链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/104/B来源:牛客网 题意:A few days ago, WRD was playing a small game called Salty Fish Go. We can simplify the rules of the game as follows. 给你v,l,n,m代表有v个速度,下一行分别给出v个速度,l长的路,n个随机地点随机改变速度的加油站,m个随机地点宝藏.问拿到所有宝藏的时间期望. 题解:瞎

一般在“Tick”事件中使用: Current:当前值 Target:期望的目标值 Delta Time:时间变化值. Interp Speed:插值速度 返回值:从“当前值”过渡到“期望的目标值”的一个中间值

题意:你要从A到B去上班,然而这中间有n条河,距离为d.给定这n条河离A的距离p,长度L,和船的移动速度v,求从A到B的时间的数学期望. 并且假设出门前每条船的位置是随机的,如果不是在端点,方向也是不定的,你在陆地行走速度为1,输入保证河在AB之前,并且不会重叠. 析:一看这个题,好像不会啊...这怎么求,这么乱,这么复杂... 但是仔细一想求时间期望,不就是在过河的地方时间不是固定的么,只要求出过河的时间的数学期望,利用数学期望的线性,加起来就OK了. 这样一想感觉就不乱了,那么怎么求每个河的

数学期望 P=Σ每一种状态*对应的概率. 因为不可能枚举完所有的状态,有时也不可能枚举完,比如抛硬币,有可能一直是正面,etc.在没有接触数学期望时看到数学期望的题可能会觉得很阔怕(因为我高中就是这么认为的,对不起何老板了QwQ),避之不及. 但是现在发现大多数题就是手动找公式或者DP推出即可,只要处理好边界,然后写好方程,代码超级简短.与常规的求解不同,数学期望经常逆向推出. 比如常规的dp[x]可能表示到了x这一状态有多少,最后答案是dp[n].而数学期望的dp[x]一般表示到了x这一状态还