前言前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家：https://www.captainbed.cn/zChatGPT体验地址文章目录前言1.Apollo里程碑2.开放平台架构3.Apollo开放平台使用文档3.1如果您想快速使用上Apollo3.2如果您想了解Apollo源代码4.下一步5.文档意见反馈Apollo(阿波罗)是一个开放的、完整的、安全的平台，将帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。开放能力、共享资源、加速创新、持续共赢是Apollo开放平台的口号。百度把自己所拥有的强大、成熟、安全的自动
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。1.背景仿真在自动驾驶的研发中起到重要作用，能大大提高研发效率，也为算法的可靠性提供保障。百度Apollo系统是优秀开源的平台，适合想学习自动驾驶的朋友研究。Carsim/Trucksim是经典的汽车动力学仿真工具。今天给大家分享的是通过Apollo和Trucksim的联合，实现本地的实时仿真。本文档适合于初学者搭建仿真平台，研究Apollo系统。2.架构设计Apollo工程核心代码是C++实现，Trucksim的常用接口有simulink,python和C。本文先给出Apollo,simulink和Trucksim联合仿真的架构以及本套仿真存
今天深入聊一聊携程开源的一款分布式配置中心Apollo，在功能上和Nacos不相上下。1.基本概念由于Apollo概念比较多，刚开始使用比较复杂，最好先过一遍概念再动手实践尝试使用。1、背景随着程序功能的日益复杂，程序的配置日益增多，各种功能的开关、参数的配置、服务器的地址……对程序配置的期望值也越来越高，配置修改后实时生效，灰度发布，分环境、分集群管理配置，完善的权限、审核机制……在这样的大环境下，传统的通过配置文件、数据库等方式已经越来越无法满足开发人员对配置管理的需求。因此Apollo配置中心应运而生！2、简介Apollo（阿波罗）是携程框架部门研发的开源配置管理中心，能够集中化管理应用
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。RethinkingtheOpen-LoopEvaluationofEnd-to-EndAutonomousDrivinginnuScenes作者单位：百度作者：共一Jiang-TianZhai,ZeFeng，百度王井东组发表：arXiv论文链接：https://arxiv.org/abs/2305.10430代码链接：https://github.com/E2E-AD/AD-MLP关键词：端到端自动驾驶，nuScenes开环评估1.摘要现有的自动驾驶系统通常被分为三个主任务：感知、预测和规划；规划任务涉及到基于内部意图和外部环境来预测自车的运
这篇文章做一个Fastlio_localization(以下简称fastlio_lc)的跑通记录文档。步骤包括：源码获取、数据集获取、环境配置、源码编译、定位地图制作、基于数据集的脚本修改、源码运行、定位结果保存txt等步骤1.源码获取 1.直接进入github上下载，地址为： https://github.com/HViktorTsoi/FAST_LIO_LOCALIZATION 2.直接在Linux的终端运行gitclone https://github.com/HViktorTsoi/FAST_LIO_LOCALIZATION2.数据集获取复现这篇论文的主要目的是通过fastlio_lc
目录平台全方位的升级全新的架构工具服务应用软件（场景应用）软件核心硬件设备更强的算法能力9.0版本算法升级总结更易用的工程框架Apollo开放平台9.0版本的技术升级为开发者提供了许多显著的好处，特别是对于深度开发需求的开发者而言：这些技术化的改进使得Apollo开放平台9.0版本成为一个更加灵活、高效、功能强大的自动驾驶软件搭建平台。不仅满足了不同层级开发者的需求，而且推动了自动驾驶技术的进一步发展。开发工具DreamView+全新升级在新版DreamView+的升级中，资源管理方面的本地端和云端一体化为开发者提供了极为高效的开发环境，直接影响了开发工作的流畅性和效率。新版DreamView
📫作者简介：小明java问道之路，2022年度博客之星全国TOP3，专注于后端、中间件、计算机底层、架构设计演进与稳定性建设优化，文章内容兼具广度、深度、大厂技术方案，对待技术喜欢推理加验证，就职于知名金融公司后端高级工程师。 📫热衷分享，喜欢原创~关注我会给你带来一些不一样的认知和成长。 🏆2022博客之星TOP3|CSDN博客专家|后端领域优质创作者|CSDN内容合伙人🏆InfoQ(极客邦)签约作者、阿里云专家|签约博主、51CTO专家|TOP红人、华为云享专家 🔥如果此文还不错的话，还请👍关注、点赞、收藏三连支持👍一下博主~ 🍅文末获取联系🍅 👇🏻精彩专栏
我正在使用Apollo-Client和Redux-Observable进行突变，到目前为止，这是我的代码：exportconstlanguageTimeZoneEpic=(action$)=>{returnaction$.ofType('PING').flatMap(action=>client.mutate({mutation:languageTimeZoneIdMutation,variables:{id:action.id,defaultLanguage:action.selected_language,defaultTimeZoneId:action.selected_timeZone
俗话说”麻雀虽小，五脏俱全“，有人说想看开源源码却不知道什么好，事实上，那些流行多年，广受好评的开源工程都是很值得一读的。今天我们介绍Apollo配置中心的基本情况，之所以介绍这个，主要是因为公司里用的配置中心就是这个，最近要做一次技术分享，所以就调研了一下发现很多设计非常简介高效，值得学习，这里整理几个最重要的内容。目录1.介绍1.1介绍1.2架构演进1.2.1Apollo架构V11.2.2Apollo架构V21.2.3Apollo架构V31.2.4Apollo架构V41.2.5Apollo架构V51.3主要模块1.3.1四个核心模块1.3.2三个辅助服务发现模块1.4核心工作流程2.消息推
文章目录LatticePlanner简介LatticePlanner算法思路1.离散化参考线的点2.在参考线上计算匹配点3.根据匹配点，计算Frenet坐标系的S-L值4.parsethedecisionandgettheplanningtarget5.生成横纵向采样路径6.轨迹cost值计算，进行碰撞检测7.优先选择cost最小的轨迹且不碰撞的轨迹总结LatticePlanner简介LatticePlanner算法属于一种局部轨迹规划器，输出轨迹将直接输入到控制器，由控制器完成对局部轨迹的跟踪控制。因此，LatticePlanner输出的轨迹是一条光滑无碰撞满足车辆运动学约束和速度约束的平稳
