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原创 自己动手写全套无人驾驶算法系列（四）机器人2D SLAM
自己动手写全套无人驾驶算法系列（一）机器人2D SLAM一、概述1.1 系列整体概述：本文主要介绍无人驾驶SLAM各个环节的各个算法，主要包括4个方面：传感器层，建图层，匹配层和融合定位层。运动模型为差分驱动模型，目前代码已经做完，但因为要对其专利保护，日后再放出，特此先作介绍，并提供交流欢迎大家对我的github项目提出BUG，或者需要我更新新的算法,或者需要技术合作，都可以联系我：...
2020-05-10 14:34:30
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原创 自己动手写全套无人驾驶算法系列（三）机器人控制
自己动手写全套无人驾驶算法系列（一）机器人控制一、概述1.1 系列整体概述：本文介绍无人驾驶的主要几大控制算法，PID, PID+Review, MPC,按理算还应该有stanley control，LQR这些，但是目前类似扫地机器人这些，用单纯PID就够了，而对于无人驾驶汽车，百度主要也是PID和MPC，因为狭窄路段，倒车入库等PID就可以，而高速公路，跟车，车道保持等MPC就可以，所以...
2020-05-01 14:20:20
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原创 自己动手写全套无人驾驶算法系列（二）机器人底盘
自己动手写全套无人驾驶算法系列（二）机器人底盘 一、概述1.1 机器人底盘概述目前无人车机器人底盘有很多种，比如差分驱动，阿克曼，四轮驱动，三轮驱动等，实际过程中用的比较多的是差分驱动和阿克曼转向，差分适用于扫地机器人，迎宾机器人等，阿克曼转向适用于无人汽车。本人同样在github实现了上述两种运动模型，可见：https://github.com/wujiazheng2020/WJZ_Cha...
2020-04-28 13:52:29
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原创 深入理解如何不费吹灰之力搭建一个无人驾驶车（七）建图算法总结
七、slam常用建图算法总结7.1、概述建图是SLAM最重要的一环，有了地图我们就可以进行路径规划并通过已建地图的信息去矫正位姿，其大致可以分为高斯栅格地图，光线投影栅格地图两种。由此进行介绍7.2.1、2D高斯栅格地图在建图中，我们常把地图划分为一个的栅格，每个栅格有一个占用概率（0-100%），这个概率可以通过贝叶斯滤波求得：如下先上贝叶斯滤波：及离散贝叶斯滤波（直方图滤波）：...
2019-03-26 21:08:11
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原创 深入理解如何不费吹灰之力搭建一个无人驾驶车（六）定位算法总结
六、slam中定位算法总结6.1、概述从本章开始介绍各种算法，大致分为定位、建图、slam体系（定位加建图），规划、路径跟踪四个方面，图片大部分引用自pythonrobotics，本系列将以pythonrobotics为基础再拓展讲很多其没提到的算法，本篇主要是讲定位系列。6.2、高斯滤波KF系列本人其实在我的第三章已经进行详细论述，这章算是补充，KF卡尔曼滤波属于高斯滤波系，其假设分布为...
2019-03-25 23:08:52
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原创 深入理解如何不费吹灰之力搭建一个无人驾驶车（五）2.5D-汽车自主部分（从无到有自己写一个主流无人驾驶框架如apollo）（CSDN独创）
五、从无到有自己动手写个主流无人驾驶汽车框架（如apollo）（CSDN独创）注1：必须先看完前四章再看这一章，如果想看得轻松请看《概率机器人》与《机器人学状态估计》完再看 注2：必须先考完驾照再看 注3：本文不同于CSDN其他文章，吹理论不是本文的风格，本文的目的实实在在地教大家写 注4：本文叙述的是2.5D框架，目前主流就是2.5D，3D可以实现但是计算资源消耗太大，博主个人观点：等5...
2019-03-14 20:17:07
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原创 深度学习常见主流经典算法概述(三)（图像分类从AlexNet到SENet）
四、图像分类之后发展图像分类模型叙述步骤如下：CNN之前模型->leNet->AlexNet->VGG系列->MSRANet->GoogLeNet->Inception系列-&am
2019-03-12 19:59:40
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原创 深度学习常见主流经典算法概述(二)（CNN的本质，以LeNet为例）
三、LeNet结构5.1 LeNet概述LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络，因为这个东西手写识别都能商用化了结构如图第一个问题：为什么会有CNN，见上一章说过的，因为科学家在实验的时候发现局部性问题，越远影响越不大，然后发现像卷积这样构造的神...
2019-03-09 23:21:32
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原创 深入理解如何不费吹灰之力搭建一个无人驾驶车（四）2D-小车自主部分（从无到有自己写一个无人驾驶框架）（CSDN独创）
四、从无到有自己动手写个slam算法（如apollo）（CSDN独创）注1：必须先看完前三章再看这一章，如果想看得轻松请看《概率机器人》与《机器人学状态估计》完再看 注2：本篇为CSDN独创，转载请备注链接，商用请私聊 注3：本篇为自创算法的阉割版，目的是教大家会写 下文会提到slam的一些研究方向：1.各传感器误差模型建模问题 2.定位问题 3.建图的占用概率计算问题（数学模型的建立）...
2019-03-06 22:04:51
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原创 深入理解如何不费吹灰之力搭建一个无人驾驶车（三）2D-小车拓展部分（AMCL+EKF）（EKF协方差矩阵如何写？）
三、2D小车定位拓展本文讲一下不是很难的高中部分，主要是AMCL及EKF，两种定位方法3.1 AMCL定位首先讲一下AMCL算法，自适应蒙特卡罗粒子滤波定位，其实在gmapping中，我们就要用轮式里程计的odom产生粒子，有些东西，讲大家可能不懂，可以见概率机器人或机器人学状态估计，在贝叶斯滤波中，置信度的更新是靠观测，即一个归一化系数*P(Zt|xt)*预测置信度bel(xt)，这个预测...
2019-03-05 23:32:09
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原创 深入理解如何不费吹灰之力搭建一个无人驾驶车（二）2D-小车其他部分（独创导航各参数解析）
2.4 读取激光雷达信息你有了轮式里程计wheel_odom且到base_link的转换，然后我需要激光雷达的数据看你什么雷达了，比如思岚科技，按官网教程，他写了节点能输出pointcloud2信息，然后他还有个包能将其转换为laserscan信息，但是一般的3D雷达是没有转换为laserscan信息这个包的，但比较良心的会直接写3D建图节点，如velodyne的LOAM，那我们就不用gmap...
2019-03-05 17:54:28
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原创 深入理解如何不费吹灰之力搭建一个无人驾驶车（一）2D-小车底盘部分
一、搭建综述 无人驾驶最新很流行，但是很多人都觉得这东西蛮高大上的，因为CSDN还没有一个完整的介绍无人驾驶车如何做的博文，都很零散或者简略，可能是作者是边学习边发的吧。。其实有了ROS，这东西一个小学生都可以搭，但是对研究生而言，研究生优势在哪？调参？嗯，算是吧，但是关键是有自己的算法，有些人觉得cartographer天下无敌就一直用这个，但是cartographer缺陷很大，基于动态传感器...
2019-03-05 11:43:12
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原创 强化学习各大算法详细总结
强化学习总结注：本文图片均来自莫烦python或深入浅出强化学习原理入门，但我觉得小哥哥不是很理解，或者说讲的不是让人很懂，这里我做一个比较细致的论述一、强化学习概述强化学习是机器学习的一种，为什么这样说，从Qlearning就可以看出来，你看，什么时候Q（s,a）稳定啊，是不是当等于啊。所以这东西更新过程就是不断地迭代Q（s,a）让两项接近，第一项我们称Q现实，第二项称Q估计，梯度下降如...
2019-03-04 21:21:59
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原创 无人驾驶之slam十四讲考试卷
注：本卷为内部用卷，供大家检验学习成果用，如需商业化请私聊我，谢谢! 注：本卷可结合博文的考纲使用一、填空题（63分，定义，区别，作用2分，其他1分）1.slam的定义是________________________________________________________________。2.度量地图和拓扑地图的区别是______________________________...
2019-03-04 15:39:48
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原创 无人驾驶之《机器学习》学习指南
无人驾驶之《机器学习》学习指南因为机器学习这本书数学很多，有些内容还比较过时，本人刚培训完这本书，深感很多概念你可能自动懂了，也觉得自己已经讲得让幼儿园都能听懂了，还是很多人听不懂，所以本篇目的就是给大家划重点，也是我们培训最后的考试内容，希望大家学习愉快少走弯路。一、 绪论1.知道机器学习的基本概念及基本术语。2.知道什么是假设空间。3.知道我们一般可以将数据集分为哪三大部分。4.了...
2019-03-04 15:25:36
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原创 无人驾驶之机器学习考试卷
注：本卷为内部用卷，供大家检验学习成果用，如需商业化请私聊我，谢谢! 注：本卷可结合博文的考纲使用一、 填空题(46分，定义，作用2分，其他1分)(m为分隔符)1.机器学习的定义是___________________________________________________________。2.假设空间和函数空间的区别是______________________________...
2019-03-04 15:23:27
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原创 无人驾驶之概率机器人，附加部分，及强化学习试卷
注：本卷为内部用卷，供大家检验学习成果用，如需商业化请私聊我，谢谢! 注：本卷可结合博文的考纲使用一、 填空题（60分，定义，区别2分，其他1分）概率机器人与传统机器人相比的优势在于___________________________________,________________________________。概率机器人即近视醉酒倒霉机器人，近视表现为____________...
2019-03-04 15:13:52
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原创 无人驾驶之《slam十四讲》学习指南
无人驾驶之《slam十四讲》学习指南因为slam十四讲这本书比较让刚学习的人难以适应，本人刚培训完这本书，深感很多概念你可能自动懂了，也觉得自己已经讲得让幼儿园都能听懂了，还是很多人听不懂，所以本篇目的就是给大家划重点，也是我们培训最后的考试内容。一、 预备知识1.了解视觉slam的概念，和激光slam区别在哪，slam是啥意识。二、初识slam1.掌握slam的基本框架及各部分的作用。...
2019-03-04 14:57:38
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原创 无人驾驶之《概率机器人》学习指南
无人驾驶之《概率机器人》学习指南懂了它你才能懂ROS的SLAM框架因为概率机器人这本书确实太多了，本人刚培训完这本书，深感很多概念你可能自动懂了，也觉得自己已经讲得让幼儿园都能听懂了，还是很多人听不懂，所以本篇目的就是给大家划重点，也是我们培训最后的考试内容，然后导航建图那部分是单独讲的，强化学习见我下一篇博文，gmapping见gmapping介绍及相应论文，ROS路径规划分为全局路径规划和...
2019-03-04 14:54:17
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原创 深度学习常见主流经典算法概述(一)（从k近邻，线性分类器，SVM，神经网络讲起）
一、概述CNN主要发展过程可由下图所示。（下图来自刘昕博士）《CNN的近期进展与实用技巧》。本文的目的不止于此，本文将深入理解CNN的四大类应用：图像分类模型，目标检测模型，语义分割模型，语义slam模型：图像分类模型叙述步骤如下：CNN之前模型->leNet->AlexNet->VGG16系列->MSRANet->GoogLeNet-&
2019-03-04 14:41:51
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