摘要：障碍物行为预测是无人驾驶系统的核心模块之一。预测模块承接上游感知模块，结合高精地图和主车的定位信息，对周边障碍物的未来运动情况进行预测，帮助主车提前作出决策，从而降低交通事故的发生率，在无人驾驶系统中发挥着承上启下的关键作用。 在百度 Apollo 自动驾驶开源平台中，障碍物行为预测分为车辆轨迹预测 阅读全文

摘要：lattice planner 规划详解 lattice planner 规划详解 Lattice Planner的本次分享主要分为五大版块： 一、Lattice Planner 总体概览 二、Lattice 规划算法的工作流程 三、Lattice Planner的采样过程 四、如何采样横向和纵向轨 阅读全文

摘要：本文是Apollo项目系列文章中的一篇，会解析自动驾驶系统中最核心的模块 - 决策规划模块。 前言 Apollo系统中的Planning模块实际上是整合了决策和规划两个功能，该模块是自动驾驶系统中最核心的模块之一（另外三个核心模块是：定位，感知和控制）。 关于决策规划的理论值得我们研究好久。所以接下 阅读全文

摘要：传感器标定是无人车最基础也是最核心的模块之一。作为软件层提供的第一项服务，标定质量和准确度极大地影响着感知、定位地图、PNC 等模块。在 Apollo 开源自动驾驶平台中，我们提供了丰富的多传感器标定服务，如激光雷达、惯导、摄像头、多普勒雷达等多种传感器之间的标定。算法覆盖常规 Level 2-Le 阅读全文

摘要：轨迹规划(Trajectories Planning)主要指考虑实际临时或者移动障碍物，考虑速度，动力学约束的情况下，尽量按照规划路径进行轨迹规划。 轨迹规划的核心就是要解决车辆该怎么走的问题。轨迹规划的输入包括拓扑地图，障碍物及障碍物的预测轨迹，交通信号灯的状态，还有定位导航（因为要知道目的地是哪 阅读全文