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本书对激光SLAM和视觉SLAM技术进行了系统介绍，涉及基础理论、关键技术、应用实践及未来趋势，并探讨了它们与智能网联汽车的关系。既是想要在自动驾驶和智能汽车领域取得突破的从业者的阅读选择，也是追求SLAM技术深度与广度的专业人士的学习资料。具体来说，本书从智能网联汽车的基本概念入手，详细介绍了SLAM技术的发展历程、架构设计、核心算法以及在自动驾驶等级中的应用现状和技术难点。
WSL+Docker创建ros2容器的过程，参考。
KD树是一种用于高维空间数据的高效数据结构，广泛应用于机器人障碍物感知与处理中，使机器人可以实时检测到路径上的障碍物，及时调整其运动轨迹避免碰撞。本文通过一个案例介绍KD树的构建和查询算法，并给出常用的最近邻、K近邻和圆形近邻的实现，以及在ROS中的算法仿真加深理解
End-to-End Object Detection with Transformers[DETR]背景概述相关技术背景最近在做机器翻译的优化，接触的模型就是transformer， 为了提升性能，在cpu和GPU两个平台c++重新写了整个模型，所以对于机器翻译中transformer的原理细节还是有一定的理解，同时以前做文档图片检索对于图像领域的目标检测也研究颇深，看到最近各大公众号都在推送这
本博文探讨车载毫米波雷达的校准问题，较为系统地介绍了包括偏差的来源及其特点、偏差的获取与校准方法、校准的影响、以及校准需要注意的点。重点给出和探讨了几种从数据处理端做校准的处理流程与方法，并给出了一些实测数据的效果说明与对比。
自动驾驶是指通过使用各种传感器计算机视觉深度学习等技术，使得车辆自主进行导航、感知环境、做出决策并安全地行驶它的目标是提高道路交通的效率、改善驾乘体验，并为出行提供便捷的解决方案。那什么是AI算法呢？两者之间的关系又是什么？AI算法就像是人工智能的“大脑”，它是一系列的计算方法，用来处理输入的数据并产生输出结果。可以把它想象成解决问题的数学和逻辑方法。在自动驾驶技术中，AI算法起到了至关重要的作用
自动驾驶时代是指人工智能和相关技术在汽车行业中广泛应用，使得汽车能够在不需要人类干预的情况下自主进行驾驶操作的车辆新时代。在自动驾驶时代，车辆配备了感知、决策和控制系统，利用传感器、摄像头、雷达、激光等设备来获取周围环境信息，并通过人工智能算法进行实时分析和处理。这些车辆可以自动完成转弯、加减速、避开障碍物等操作，以及规划最优的路线和行驶策略自动驾驶时代的目标是提高交通安全性效率和便利性。自动驾驶
每版的Ubuntu系统版本都有与之对应ROS版本的，每一版ROS都有其对应版本的Ubuntu版本，不可随便装，ubuntu20.04对应ROS1 noetic和ROS2 foxy版本。
本文主要讲解下，ros::spin()和ros::spinOnce()的使用细节，以及他们的区别。
在Ubuntu 20.04上安装Autoware.universe并实现与Awsim的联调。Autoware.universe是一套开源的自动驾驶软件工具，提供强大功能和库，帮助用户构建和测试自动驾驶系统。与此同时，Awsim是一个模拟器，能够模拟真实驾驶场景，为开发者提供安全可靠的测试环境。您将学习如何轻松安装Autoware.universe，并了解如何与Awsim配合使用，验证和优化自动驾驶
A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。广泛应用于室内机器人路径搜索、游戏动画路径搜索等A*算法结合了贪心算法（深度优先）和Dijkstra算法（广度优先），是一种启发式搜索算法。它使用一个路径优劣评价公式为：f(n)=g(n)+h(n)f(n)=g(n)+h(n)f(n)=g(n)+h(n)A*算法需要维护两个状态表，分别称为表和
工业传感器常使用电流大小来传输数据，那么作为传感器数据的接收方，比如单片机，有内部AD的单片机可以检测电压的大小，那么首先必须将电流信号转换为电压信号，然后进行电压幅值变换使其适合MCU处理的电压范围。下面我们从设计的电流转电压的模块电路原理图来逐步解析。首先我们看电流检测放大部分，就是U1B部分，电流从R1的上端流入，下端流出。不难看出这是一个差分放大电路，也就是一个减...
这篇主要讲一下模型预测控制，如果对PID控制了解的同学，那效果更好。如果不了解PID控制，还是熟悉下比较好。模型预测控制，顾名思义，基于模型，预测未来，进行控制。这个控制是基于模型的，也就是model-based。有人会问，我这个系统的模型怎么来呢？我想到两点解决方法：1. 文献上去找别人已经建好的，公认的模型；2. 首先进行系统辨识，再进行建模。（难度太大，不建议）下面给上经...
Apollo学习-控制模块概述控制纵向控制横向控制仿真仿真平台及工具概述控制纵向控制横向控制仿真仿真平台及工具仿真平台Windows仿真工具CarSim + Simulink并未在Apollo团队预定义的Docker环境中搭建Apollo，仅抽掉了Apollo里的纵向控制代码及部分编译依赖库，在Windows下利用CarSim搭建车模型，Matlab Simulink提供规划...
