基于MATLAB&SIMULINK开发自动驾驶系统第八讲用于自动驾驶的旋转、方向和四元数

相关推荐

• 矩阵乘法的四种理解

  两个矩阵相乘AB=C,这个简单的形式有四种理解角度:1.元素视角:C中的元素Cij是A中的第i行乘以B中j列对应元素相乘再相加:2.列向量视角:把A,B看做是列向量组,C就可以看成是A的列向量以B的列 ...

• 基于MATLAB&SIMULINK开发自动驾驶系统之传感器配置和坐标系转换

  1.1  自动驾驶工具箱中的坐标系统 自动驾驶工具箱使用这些坐标系: - 世界坐标系:一个固定的通用坐标系,所有的车辆及其传感器都被放置在这个坐标系中 - 车辆坐标系:锚定在被控车辆上.通常情况下,车 ...

• 基于MATLAB&SIMULINK开发自动驾驶系统第二讲之地面真值标签与验证

  2.1 开始使用Ground Truth LabelerGround Truth Labeler 应用使 能够在视频.图像序列或激光雷达点云中交互式地标示地面真值数据.使用该应用程序,可以同时标记多个 ...

• 基于MATLAB&SIMULINK开发自动驾驶系统第三讲之鸟瞰范围内可视化传感器数据和物体跟踪

  Bird's-Eye Scope可将来自Simulink模型的信号可视化,这些信号代表了驾驶场景的各个方面.使用该鸟瞰视图,可以分析: - 视觉.雷达和激光雷达传感器的传感器覆盖率. - 传感器探测的 ...

• 基于MATLAB&SIMULINK开发自动驾驶系统第四讲之线性卡尔曼滤波

  卡尔曼滤波是目前行业中做感知算法和感知融合算法必用的算法,因此小明师兄和大家一起来学习一下. 当使用卡尔曼滤波器跟踪物体时,会使用一连串的探测量或测量量来构建物体运动的模型.物体运动是由物体状态的变化 ...

• 基于MATLAB&SIMULINK开发自动驾驶系统第五讲之扩展卡尔曼滤波

  当物体运动遵循非线性状态方程或测量值是状态的非线性函数时,使用扩展卡尔曼滤波器.一个简单的例子是,当物体的状态或测量值是以球面坐标计算的,如方位角.海拔和范围. 5.1状态更新模型 扩展的卡尔曼滤波公 ...

• 基于MATLAB&SIMULINK开发自动驾驶系统第六讲之导航与地图

  6.1 在OpenStreetMap Basemap上显示数据 本例展示了如何在OpenStreetMap®基图上显示行驶路线和车辆位置. 将OpenStreetMap基图添加到geoplayer对象 ...

• 基于MATLAB&SIMULINK开发自动驾驶系统第七讲之Here高清地图图层

  HERE高清实时地图(HERE HDLM)由HERE技术公司开发,是一个基于云计算的网络服务,使能够访问高度精确的.持续更新的地图数据.这些数据由平铺的地图层组成,包含的信息包括道路和车道的拓扑结构和 ...

• 基于MATLAB&SIMULINK开发自动驾驶系统第九讲纵向车速控制

  本讲是采用纵向控制器Stanley模块来控制车辆向前运动的速度.在本模块中,以车辆的加速度从0到10米/秒为例. 纵向控制器Stanley块是一个离散的比例积分控制器,具有积分防抖功能.给定车辆的当前 ...

• 基于MATLAB&SIMULINK开发自动驾驶系统第一讲之传感器配置和坐标系转换

  1.1  自动驾驶工具箱中的坐标系统 自动驾驶工具箱使用这些坐标系: - 世界坐标系:一个固定的通用坐标系,所有的车辆及其传感器都被放置在这个坐标系中 - 车辆坐标系:锚定在被控车辆上.通常情况下,车 ...