自动驾驶坐标系正确的事-自动驾驶定位技术

本篇文章给大家分享自动驾驶坐标系正确的事，以及自动驾驶定位技术对应的知识点，希望对各位有所帮助。

文章信息一览：

• 1、无人驾驶的核心是什么?是如何运行的?
• 2、如何利用正反坐标方位角来解决实际问题?
• 3、Apollo控制部分4--横向控制器LQR算法详解

无人驾驶的核心是什么?是如何运行的?

无人驾驶的核心技术体系可以分为感知、决策和执行三个层次。感知系统相当于人的眼睛和耳朵，负责感知周围的环境，收集和处理车内的环境信息和信息。根据智能化程度，自动驾驶分为五个等级：l1指辅助驾驶，l2指部分自动驾驶，l3指有条件自动驾驶，l4指高度自动驾驶，l5指全自动驾驶，即真正的无人驾驶。

无人驾驶汽车快速发展 目前，全球的无人驾驶汽车行业发展态势较好，但还量产投入使用的地区较少。无人驾驶技术与5G通讯技术、新能源汽车的相关技术共同发展。国际领先机构嫌疑完成无人驾驶汽车的研发，进入试运行、调试阶段。

As 激光雷达，最引人注目的应用领域当然是自动驾驶。麦肯锡预测，到2025年，无人驾驶汽车的产值将达到0.2~9万亿美元，到2022年，KLOC-0/LiDAR的全球市场规模有望达到5万亿美元以上。 近年来，激光雷达已广泛应用于导航领域，如机器人和无人机的避障，智能车的自动驾驶（包括不同级别的辅助驾驶）。

百度无人驾驶汽车是指百度打算与第三方汽车厂商合作制造的无人驾驶汽车。百度将在2015年下半年推出无人驾驶汽车。1百度无人驾驶车项目于2013年起步，由百度研究院主导研发，其技术核心是“百度汽车大脑”，包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。

核心技术有重要差别。辅助驾驶、半自动驾驶的核心技术是自动控制技术，而无人驾驶汽车的核心技术是即时空间建模和人工智能技术。因此，在辅助驾驶、半自动驾驶领域，汽车厂商具有主导地位，并与零配件企业形成密切合作；而无人驾驶汽车的研发主体是互联网科技公司如谷歌、百度以及科研院校。

如何利用正反坐标方位角来解决实际问题?

1、设已知点坐标是（A，B），未知点坐标为（X，Y），两点距离为L，方位角为α，则公式可以写作：X=A+Lsinα Y=B+Lcosα 原理是已知直角三角形的斜边，和一个直边所对应的角，利用三角函数计算两条直边的长度，这是三角函数的基本原理。

2、如12与23的夹角107°48′30″就是左角。如果从1点按照起始边14往4321方向计算（顺时针），则图上的角度（内角）就是右角（在计算方向的右边）。左角或者右角不是固定的，主要看计算或者推算的方向来决定的，但计算出来的结果也就是各个点的坐标还是一样的，只是过程不一样。

3、如何计算两点间的方位角？首先，确定两个点的坐标。其次，计算这两个点在x轴和y轴上的坐标增量，即dx和dy。dx和dy可以通过将终点的坐标减去起点的坐标得到。如果dx和dy中有一个为零，那么可以根据另一个的正负值来确定方位角，方位角可能是0度、90度、180度或270度。

Apollo控制部分4--横向控制器LQR算法详解

LQR算法的核心推导LQR算法通过寻找状态空间模型中的最优控制器，旨在最小化代价函数。其关键步骤包括构建状态转移矩阵，设计代价函数，特别是权重矩阵的选择，反映了速度变化对控制响应的重要性。 Apollo中的LQR实现在Apollo中，LatController类继承自Controller，其中Init（）函数初始化了所有必要的组件。

关于自动驾驶坐标系正确的事，以及自动驾驶定位技术的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。