Apollo问答 | 关于Lattice Planner规划算法的若干问答   上周,我们在Apollo开发者交流群内做了关于Lattice Planner的分享.这里,我们将社群分享里开发者提出的问题进行了归纳整理,现场没有得到回答的问题,大家可以从本期问答内寻找答案. 1 Q Lattice Planner将规划统一成代价函数,寻找代价最小的.在规划的上层是否还需要决策层? A 在规划上层的决策仅仅包含了来自交规的停车指令(比如红绿灯),其余的策略均有下层采样+cost来完成. 2 Q La

6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bias/variance)

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning

线性回归中有欠拟合与过拟合,例如下图: 则会形成欠拟合, 则会形成过拟合. 尽管五次多项式会精确的预测训练集中的样本点,但在预测训练集中没有的数据,则不能很好的预测,也就是说有较大的泛化误差,上面的右边与左边的图都有很大的泛化误差,他们的情况各不相同,如果数据是非线性的,我们无法使用线性模型来精确的预测,即它的偏差很大,引起欠拟合.而如果像上面右图那样形成一个五次多项式的模型,很可能是我们的训练集数据很小的情况下建立的,它就不能反映出x与y更广泛的关系,这种模型有很大的偏差,引起过拟合.所以归根

一.环境需求 二.怎样使用 三.本地化 3.1扩展卡尔曼滤波本地化 3.2无损卡尔曼滤波本地化 3.3粒子滤波本地化 3.4直方图滤波本地化 四.映射 4.1高斯网格映射 4.2光线投射网格映射 4.3k均值物体聚类 4.4圆形拟合物体形状识别 五.SLAM 5.1迭代最近点匹配 5.2EKF SLAM 5.3FastSLAM 1.0 5.4FastSLAM 2.0 5.5基于图的SLAM 六.路径规划 6.1动态窗口方式 6.2基于网格的搜索 迪杰斯特拉算法 A*算法 势场算法 6.3模型预测

算法正则化可以有效地防止过拟合, 但正则化跟算法的偏差和方差又有什么关系呢?下面主要讨论一下方差和偏差两者之间是如何相互影响的.以及和算法的正则化之间的相互关系 假如我们要对高阶的多项式进行拟合,为了防止过拟合现象,我们要使用图下所示的正则化.因此我们试图通过下面的正则化项,来让参数的值尽可能小.正则化项的求和范围,照例取为j等于1到m,而非j等于0到m. 然后我们来分析以下三种情形.第一种情形:正则化参数lambda取一个比较大的值(比如lambda的值取为10000甚至更大).在这种情况下,

怎样选用正确的特征构造学习算法或者如何选择学习算法中的正则化参数lambda?这些问题我们称之为模型选择问题. 在对于这一问题的讨论中,我们不仅将数据分为:训练集和测试集,而是将数据分为三个数据组:也就是训练集.验证集和测试集.本节将会介绍这些内容的含义,以及如何使用它们进行模型选择.在前面的学习中,我们已经多次接触到过拟合现象.在过拟合的情况中学习算法在适用于训练集时表现非常完美,但这并不代表此时的假设也很完美(如下图). 更普遍地说,过拟合是训练集误差通常不能正确预测出该假设是否能很好地拟合

Figure. Several possible path shapes for a single joint 五次多项式曲线(quintic polynomial) $$\theta(t)=a_0+a_1t+a_2t^2+a_3t^3+a_4t^4+a_5t^5$$ 考虑边界条件: $$\begin{align*} \theta_0&=a_0\\\theta_f&=a_0+a_1t+a_2{t_f}^2+a_3{t_f}^3+a_4{t_f}^4+a_5{t_f}^5\\\dot{\th

L1 MATLAB 基础知识 P6 表1-3 数据显示格式 format rat format long P20 表2-5 常用的矩阵函数 zeros(m,n) %零阵 eye(n) %单位阵 ones(m,n) %全一阵 diag(v,k) %k=0,v为行矩阵时生成对角阵如 diag([3 4 5]),v为一般矩阵时取对角元素成列矩阵 rand(m,n) %随机阵 P24 表2-6 常用函数命令,该页上有矩阵运算规则 exp(x) %\(e^x\) abs(x) %\(|x|\) sqrt(

转载自:http://blog.csdn.net/robertcalm/article/details/51582253 matlab语法比较随意,但正如其全名 matrix &laboraty(矩阵实验室)所言,相比于其他语言,它可以非常便捷实现矩阵运算,就像我们标量的加减乘除一样简单.对于矩阵运算的强大支持和强大数学和科学计算函数库也垫定了其可以广泛应用在各种科学计算中,研究人员可以快速的使用matlab验证一个算法,使用matlab验证算法相比C/C++/JAVA等工作量小了很多,算法验证

1. 理论知识 理论知识请参考: 机器人学导论++(原书第3版)_(美)HLHN+J.CRAIG著++贠超等译 机器人学课程讲义(丁烨) 机器人学课程讲义(赵言正) 2. Matlab Robotics Toolbox安装 上官网: http://petercorke.com/wordpress/toolboxes/robotics-toolbox Download RTB-10.3.1 mltbx format (23.2 MB) in MATLAB toolbox format (.mltb

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.

<Robotics, Vision and Control>学习到第三章,我才发现这本书是有配套视频的,第二章看的好辛苦,很多地方生硬理解了一下,现在打算把视频再好好看一看,作为补充,也会记录笔记. 本系列参考资料: <Robotics, Vision and Control> B站公开课: 台湾交通大学机器人学公开课 Peter Corke 配套视频 老黄的<机器人技术基础>课程讲解及PPT N多有关机器人学的大佬的博客 推荐一个博客:MATLAB RTB常用公式汇整

The LatticeMico System software is composed of three bundled applications:  Mico System Builder (MSB)  C/C++ Software Project Environment (C/C++ SPE)  Deployment 设计流程: 1.创建一个diamond目标器件的工程,注意综合工具手册要求 2.使用MSB创建一个微控制器平台,添加core,选取所需外设,定义连接.组合好一个MCU.

论文:Chinese NER Using Lattice LSTM 论文链接:https://arxiv.org/abs/1805.02023 论文作者:Yue Zhang∗and Jie Yang∗ 项目链接:https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM 论文翻译:转自机器之心    https://www.jiqizhixin.com/articles/ACL2018-Chinese-NER-Using-Lattice-LSTM 一.摘要 该篇论文是基于字符的

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

书籍出处:https://www.packtpub.com/web-development/django-example 原作者:Antonio Melé (译者@ucag注:大家好,我是新来的翻译,希望大家多多交流.题目还是沿用老传统.有做的不严谨的地方还请大家指出来.) (译者@夜夜月注:人多力量大,@ucag同学两天独立翻译完成第五章,全文翻译进度大大加快,赞

在上一篇<<旺财速啃H5框架之Bootstrap(四)>>做了基本的框架,<<旺财速啃H5框架之Bootstrap(二)>>篇里也大体认识了bootstrap.css样式,下面我们来学习常见的CSS操控内容篇幅.... 一.响应式图片 基本样式: <img src="..." class="img-responsive" alt="响应式图片"> Bootstrap.css 937行 .

MIP是什么?MIP是百度在2016年提出的移动网页加速器项目. MIP能做什么?MIP能帮助站长和网站开发者快速搭建移动端页面. MIP怎么加速?MIP从前端渲染和页面网络传输两方面进行优化,杜绝页面渲染中的阻塞问题,提升页面展现速度. 移动站应该用MIP吗? 这里有五个原因,告诉你MIP的好处: 一． 加速移动端页面,一切的基础 为减少DNS解析,MIP-Cache将静态文件以相对路径储存在百度CDN中: 为减少网络传输耗时,MIP-JS 控制静态资源的按需加载,MIP-Cache系统优先从

阅读目录 前言 单元测试 纠正错误,重新出发 结语 一.前言 实际编码已经写了2篇了,在这过程中非常感谢有听到观点不同的声音,借着这个契机,今天这篇就把大家提出的建议一个个的过一遍,重新整理,重新出发,为了让接下去的DDD之路走的更好. 二.单元测试 蟋蟀兄在我的第三篇文章下面指出: 这点其实是我偷懒了,单元测试其实不单单在DDD中是一个很重要的一环,在我们崇尚敏捷,快速迭代的大背景下,有良好的单元测试模块可以保证快速迭代下的项目质量.有甚至可以使用测试先行的TDD模式. 单元测试的好处我就不多