差分进化算法是一种十分强大的黑盒子优化算法(也称无导数优化算法)黑盒优化是关于寻找一个函数的最小值 ,我们不知道他的解析形式,因此无法计算导数来最小化它,下图显示了DE算法如何在连续的步骤中逼近一个函数的最小值: 黑盒函数的优化在现实世界问题中非常常见,有些需要要优化的函数非常复杂(并且可能需要使用模拟器或外部软件进行计算)。对于这类问题,DE可以做出非常漂亮的结果,这就是为什么它在解决许多不
在之前做最小二乘法拟合车道线时,有时发现单线拟合不足以满足需求,这时候就需要分段线性回归模型解决该问题。 举一个简单的例子,在地球上任意一点温度(k)随高度(h)的变化: 上图显示了温度随高度()的变化。我们可以看到,温度的变化不是一条很好的直线。这在分析数据时产生了一些影响。例如,如果我们试图计算(),它给出的结果并不能准确地代表大气的不同层(或部分)的变化。 温度(K)随高度(m)和不同
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
现阶段乘用车在布建自动驾驶系统时,一方面需要高精度定位传感器感知自车运行状态及当前所在位置;另一方面采用高精度地图获取周边超视距信息,弥补传感器的不足。本文主要介绍高精度地图在配合自动驾驶控制系统工作时,需要将地图车道线信息传递给后端,以便规划控制系统对车辆行驶轨迹进行推算并进行横纵向控制。一般地,高精度地图常将车道线拟合成曲线方程,将方程参数传递给后端,常见的曲线拟合算法有:多项式曲线,样条曲线
前言 对于自动驾驶来说,高精度定位必不可少。为了让自动驾驶系统更高频率的获取定位信息,就必须引入更高频率的传感器,这时就体现出了惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)的重要性。本文基于工程角度出发,简述工业中IMU评估的方法,以供参考。 一、通讯要求 针对惯性传感器来说,目前的主流通信形式为can通信,需要根据自动驾驶系统架构确认是否支持CAN或者CAN FD通
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