Java设计模式中的设计原则
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概述方法一、docker pull mongo查找Docker Hub上的mongo镜像
123456789101112frewen@bogon ~ docker search mongoNAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATEDmongo MongoDB document databases provide high avai… 6295 [OK]mongo-express Web-based MongoDB admin interface, written w… 543 [OK]tutum/mongodb MongoDB Doc ...
Java设计模式中的设计原则
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概述问题一:docker内使用ffmpeg的硬件加速模式报错:Cannot load libnvcuvid.so.1
文章参考:https://www.jianshu.com/p/8348b7cf49d6
问题二:编译出现问题:
123docker: Error response from daemon: failed to create task for container: failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: error during container init: error running hook #0: error running hook: exit status 1, stdout: , stderr: Auto-detected mode as 'legacy'nvidia-container-cli: ldcache error: open failed ...
自动驾驶常见术语说明
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概述文章参考:https://www.rstk.cn/news/18889.html?action=onClick
文章参考:https://bbs.xiaopeng.com/article/212951
文章参考:https://www.leiphone.com/category/transportation/SaiLjC9OApbcIx7Z.html
文章参考:https://www.rstk.cn/news/18889.html?action=onClick
关于车位识别技术,包括两种:一种是空间车位,利用超声波检测;另一种是线车位,通过摄像头检测。
一般由泊车域控制器+12超声波传感器+4个鱼眼相机+EPS(转向执行器)+ESP(制动执行器)+HU(中控显示)等组成
空间车位水平空间车位水平空间车位如下图所示。车位长x0为车长+Δx_p,车位宽度为y0为车宽+0.2m。在该场景下,APS系统需要考虑有无侧方参照物。如果存在侧方参照物,那么泊车姿态需要参考侧方参照物。如果不存在,则需要参考两侧的参考车进行泊车姿态的描画。该标准中只定义了最基本的场景,具体的用户场景可 ...
SLAM基础概念介绍
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概述文章参考:https://www.guyuehome.com/
文章参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44787066
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写,意为“同步定位与建图”,主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题,为了让大家更多的了解SLAM,以下将从SLAM的应用领域、SLAM框架、SLAM分类(基于传感器的SLAM分类)来进行全面阐述,本文仅对没有接触过SLAM的新人进行的科普。
应用领域机器人定位导航领域:地图建模。SLAM可以辅助机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。国内的科沃斯、塔米以及最新面世的岚豹扫地机器人都可以通过用SLAM算法结合激光雷达或者摄像头的方法,让扫地机高效绘制室内地图,智能分析和规划扫地环境,从而成功让自己步入了智能导航的阵列。国内思岚科技(SLAMTEC)为这方面技术的主要提供商,SLAMTEC的命名就是取自SLAM的谐音,其主要业务就是研究服务机器人自主定位导航的解决方案。目前思岚科技已经让关键的二维激光雷达部件售价降至百元,这 ...
自动驾驶常用缩写汇总
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概述自动驾驶等级介绍L0:人工驾驶,驾驶员执行全部的驾驶任务,主要是一些预警和提示功能,常用的传感器有摄像头(前视、环视、座舱等)、毫米波雷达、超声波雷达。
L1:辅助驾驶,在适用的设计范围下,驾驶自动化系统(driving automation system)可持续执行横向或纵向的车辆运动控制的某一子任务(不同时进行),驾驶员负责执行其他的动态驾驶任务。提供辅助和控制的功能(偏辅助),常用的传感器有摄像头、毫米波雷达、超声波雷达。
L2:部分驾驶自动化,在适用的设计范围下,驾驶自动化系统(driving automation system)可持续执行横向或纵向的车辆运动控制任务(不同时进行),驾驶员进行周边监控并监督驾驶自动化系统。L2级别及以下以驾驶员操控汽车为主,驾驶系统主要提供辅助功能。提供辅助和控制的功能(控制功能增多),常用的传感器有摄像头、毫米波雷达、超声波雷达。
L3:有条件驾驶自动化,在适用的设计范围下,自动驾驶系统(Automated Driving System,ADS)可持续执行完整的动态驾驶任务,驾驶员需要在系统失效时接受系统的干预请求,及时作出响 ...
LiDAR基础概念介绍
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概述LiDAR(Light Detection and Ranging),是激光探测及测距系统的简称,另外也称Laser Radar 或LADAR(Laser Detection and Ranging) 。
用激光器作为发射光源,采用光电探测技术手段的主动遥感设备。激光雷达是激光技术与现代光电探测技术结合的先进探测方式。由发射系统、接收系统 、信息处理等部分组成。发射系统是各种形式的激光器,如二氧化碳激光器、掺钕钇铝石榴石激光器、半导体激光器及波长可调谐的固体激光器以及光学扩束单元等组成;接收系统采用望远镜和各种形式的光电探测器,如光电倍增管、半导体光电二极管、雪崩光电二极管、红外和可见光多元探测器件等组合。激光雷达采用脉冲或连续波2种工作方式,探测方法按照探测的原理不同可以分为米散射、瑞利散射、拉曼散射、布里渊散射、荧光、多普勒等激光雷达。
LIDAR基本原理light detection and ranging简称LIDAR,一般称为激光雷达。如图1所示,LIDAR是一种主动测量方式,主要有激光发射部分、接收部分组成、信号处理部分组成。(相机就是一种被动式测量,只 ...
自动驾驶车道线拟合算法-最小二乘法
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文章参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/268884807
文章参考:https://www.guyuehome.com/35243
概述关于自动驾驶车道线拟合算法,常用的方法有B样条、三次样条插值、Ransac、最小二乘法等等,但是针对于高精度地图的车道线拟合,由于车道线坐标点已知,所以不需要有控制点进行约束,那么B样条贝塞尔曲线等都不太适合;三次样条插值曲线每两个坐标点都拟合一组参数,如果高精度地图为20cm一个点的画,那么100m的道路一条车道线就将有500组参数,对于性能是不乐观的;而Ransac更适用于散点拟合,对于已知的有序点再进行多次迭代也是耗费性能的,所以目前还是以最小二乘法为主流方案。
关于普通最小二乘法(Ordinary Least Square,OLS):所选择的回归函数应该使所有观察值的残差平方和达到最小。对于线性一次函数的车道线数据,在拟合函数时,可以先假定函数的通用表达式,一般车道线是以一系列的有序经纬度坐标点集组成。
首先将数据转换为UTM84坐标系后,分为横坐标(自变量)为
,观测值(因变量)为:
目前的主 ...
05.自动驾驶中Kalman滤波理解一
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概述文章参考:https://blog.csdn.net/u011362822/article/details/95894836
自动驾驶中Kalman滤波理解二
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概述文章参考:https://blog.csdn.net/u011362822/article/details/95899780
无人驾驶中用到的八大坐标系
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文章参考:https://xiaotaoguo.com/p/mapping_coordinate_systems/
文章参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/59743409
文章参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/99772254
概述无人驾驶定位中常用到八大坐标系:
ECI地心惯性坐标系第一个叫做eci地心惯性坐标系,这个坐标系
(如图,红色o-xyz坐标系所示,低新惯性坐标系(i系)的原点位于地球原点,z轴沿地轴指向北极,x轴和y轴位于赤道平面内,与z轴满足右手法则,并且x轴和y轴分别指向两个恒星)
世界坐标系实际情况中,无人汽车可能会多次经过同一区域进行定位和建图。导航坐标系的原点每次都不一致,显然不符合需求。因此需要有全局测量获得汽车在地球上的绝对位置,从而引出世界坐标系的概念。世界坐标系通常囊括整个地球范围,且原点固定在地球某处(地心),按其形式有地心坐标系和迪卡尔坐标系。由于地球本身是一个(椭)球体,因此从地心坐标系转换到迪卡尔坐标系需要遵循某种投影方式,中间会涉及到失真和变形的问题。
utm坐标系文章参 ...