hello大家好,今天来给您讲解有关ROS自动驾驶仿真,基于ROS的自动驾驶项目的相关知识,希望可以帮助到您,解决大家的一些困惑,下面一起来看看吧!

ROS自动驾驶仿真,基于ROS的自动驾驶项目

ROS自动驾驶仿真,基于ROS的自动驾驶项目

随着科技的迅猛发展,自动驾驶技术已经成为当今世界的热门研究领域。借助ROS(即机器人操作系统),自动驾驶仿真成为了可能。基于ROS的自动驾驶项目正在全球范围内的实验室和公司中展开。

ROS(Robot Operating System)是一个开源的、灵活的机器人操作系统,为机器人的开发提供了一个强大的平台。ROS提供了一组强大的工具和库,能够帮助开发人员实现自动驾驶系统的各个方面,包括感知、决策和控制等。

基于ROS的自动驾驶仿真项目是通过在计算机上模拟真实的驾驶环境来验证和测试自动驾驶算法和系统。通过仿真,我们能够对自动驾驶系统进行大量的测试,以确保其在各种情况下都具备良好的性能和安全性。

在基于ROS的自动驾驶仿真项目中,我们可以创建虚拟的车辆环境,并在其中进行各种驾驶场景的模拟。我们可以模拟城市交通、高速公路或恶劣天气等场景,以测试自动驾驶算法在不同情况下的表现。通过仿真,我们能够快速地调试和优化算法,同时还能减少对真实车辆和道路的依赖。

基于ROS的自动驾驶仿真项目还提供了一系列工具,用于数据记录、分析和可视化等。这些工具可以帮助开发人员深入了解自动驾驶系统的性能,并对其进行进一步的改进和优化。

基于ROS的自动驾驶仿真项目是一个强大的工具,能够帮助开发人员研究和开发自动驾驶技术。通过仿真,我们能够快速验证算法并减少对真实环境的依赖,从而加快自动驾驶技术的发展速度。相信在不久的将来,基于ROS的自动驾驶仿真将在实际应用中发挥重要的作用。

ROS自动驾驶仿真,基于ROS的自动驾驶项目

ROS作为一款开源机器人操作系统,在各种工业机器人、自动驾驶导航中非常流行,是学习自动驾驶、机器人的方向的人必须接触的系统软件,这里以目前写这篇文件时最新(2018年5月)的ROS Melodic Morenia的系统安装为例,写一篇经验。

工具/原料

ROS Melodic Morenia Ubuntu Bionic amd64 版

方法/步骤

1/9 分步阅读

首先要安装一个基础的linux系统,在ROS Melodic Morenia看一下受支持的linux发行版本,主要只有Ubuntu Bionic(18系列),Ubuntu Artful(17系列),和Debian Stretch(9系列),故这里以Ubuntu 18.04 LTS系统为例进行安装。2/9

首先要添加网络库,这里选择使用国内的镜像源,中科大的镜像源安装速度快一些,如果使用国外的源,电信的宽带几乎就安装不了。

执行sudo sh -c . /etc/lsb-release && echo "deb $DISTRIB_CODENAME main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list,如下图指令,加入中科大源到sourcelist。ROS机器人开发入门_免费视频课程_讯飞AI大学

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添加认证密钥,国内从ubuntu的官方keyserver添加密钥较快。

使用如下图命令添加认证公钥到软件源中。【全新】「梦幻西游网页版」开局满神装,人人有神宠

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更新软件源缓存数据,sudo apt-get update合肥 全屋整装系统_实力品牌集成墙板厂家大保障!

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新手安装的直接全环境安装即可,使用指令

sudo apt-get install ros-melodic-desktop-full

如下图,国内的源下载速度非常快,大概十几分钟就可以安装完成。查看剩余1张图

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安装完成后,接下来要做一些初始化设置才能开始使用。依次输入

sudo rosdep init

rosdep update

如下图所示。查看剩余1张图

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为了使用方便,你可以将配置好一打开你的bash就自动导入所有Ros环境变量,这样你可以方便以后的使用。8/9

最后你需要安装一些开发使用的编译工具,最后你就可以愉快使用ROS了。

sudo apt-get install python-rosinstall python-rosinstall-generator python-wstool build-essential

安装编译工具如下图。9/9

最后使用roscore命令测试一下安装效果。编辑

自动驾驶需要ROS吗

智能网联汽车维修技术专业就业前景广阔,随着汽车行业的快速发展和智能化技术的不断进步,智能网联汽车已成为未来汽车行业的发展趋势。智能网联汽车维修技术专业的毕业生将具备丰富的专业知识和技能,能够适应智能网联汽车领域的快速发展和变化。

智能网联汽车维修技术专业的毕业生可以在汽车制造企业、汽车零部件供应商、汽车维修服务企业等领域找到就业机会。他们可以从事智能网联汽车的研发、生产、装配、测试等工作,为智能网联汽车的制造和维修提供技术支持。

随着智能网联汽车的普及和应用,相关的售后服务和维修服务需求也将不断增加。智能网联汽车维修技术专业的毕业生可以在汽车维修服务中心、4S店、汽车美容店等地方工作,负责智能网联汽车的日常维护、故障排除和零部件更换等工作。

智能网联汽车维修技术专业的毕业生还可以选择在科研机构、高校等教育机构从事相关研究和教学工作。他们可以参与智能网联汽车的研究项目,推动相关技术的发展和应用,培养更多的专业人才。

智能网联汽车维修技术专业的就业前景非常广阔。随着智能网联汽车市场的不断扩大和技术的不断创新,对相关专业人才的需求将会持续增长。选择该专业的学生将有很好的就业前景和发展机会

基于ROS的自动驾驶项目

2021丘成桐中学科学奖总决赛落下帷幕,来自杭州第九中学的高三学生时沐朗,凭借“辅助驾驶自平衡自行车”项目,以全球前十的成绩拿下了总决赛计算机优胜奖和中国分赛区一等奖,这也是浙江省今年唯一的“丘奖”。杭州高中生造出新型无人驾驶自行车,其自动辅助系统有多牛?杭九中的时沐朗同学,拿到的是今年“丘奖”计算机学科的全球优胜奖,他造出了一辆自行车版的“特斯拉”。时沐朗的这辆自行车,拥有简洁流畅的车身,纯白的框架结构。与普通自行车不同的是,车把手上的“眼睛”和坐垫位置的激光雷达,可以把数据实时传回到自行车后轮上方的“中央大脑”,控制自行车保持平衡的按照最优路径行驶。的“辅助驾驶自平衡自行车”加入了基于ROS的自研辅助驾驶系统。其中系统中的路径规划与决策模块使用了自主设计的HNPA算法。“HNPA算法,它是基于神经网络与传统算法的一个结合。然后车辆也好或者机器人也好,它都可以实现。”时沐朗自小就对科技发明有着浓厚的兴趣,从小学三年级便开始了。“学校每周都有电脑课,通过接触各式各样的应用程序与益智游戏,这台神奇的机器迅速勾起了我的好奇心。”后来接触了C++、Python等编程语言,更加激发了他的兴趣。四年级时,时沐朗动用了自己的压岁钱,买了主板、CPU、内存等配件,花了一个多星期,自己组装了一台便携式的小电脑。又用了一个月的时间,写了一个简单的引导系统,使这台电脑能够进行多系统切换与简单的文件读写。高二时,时沐朗在杭九中的香泡创艺文化节上,搬出了自己发明的“会写诗的机器人”。这个机器人搭载了他自己基于GPT-2框架开发的古文创作系统“雩文”,只要同学们随口说四个字,指定五言或是七言,他的机器人就能在明信片上写下一首律诗,他的摊位也成为那年香泡创艺文化节最热闹的义卖摊位。一路走来,时沐朗感受很深,“个人的爱好和兴趣,是走向科研之路的起点。热爱一项事物,激起浓厚的兴趣,再激励自己学懂学深。勤加思考,产生领悟和创新。”“要沉心静气,戒骄戒躁。在漫长的研究过程中沉下耐心,学习前辈的知识并贯通和发扬,将那些看起来遥不可及的智慧,分解成拾级而上的台阶,领悟科研的智慧。”作为一位高三学生,时沐朗对大学的专业已经有了规划,“先修数学,先把自己基础打牢,后面研究生,未来甚至博士的领域,再细一点,比如说做控制或者做自动驾驶。”

自动驾驶仿真工程师前景

编者按:本文是百度Apollo一名自动驾驶工程师对自动驾驶的一篇见解文章。文章先讲解了自动驾驶的发展意义;然后从我 在那儿 ?周围有什么?接下来会发生什么?我该怎么做?等方面展开讲解自动驾驶技术;最后以极客邦和百度Apollo联合发布的自动驾驶工程师技能图为例,说明了如何帮助非专业自动驾驶领域的工程师转行和进入该领域。 2018年12月5日,Google旗下的Waymo推出自动驾驶首个用于服务乘客的商业叫车服务——Waymo One,该服务在美国凤凰城及其钱德勒、坦佩、梅萨和吉尔伯特4个郊区24小时运行。乘客只需通过APP呼叫无人车,选定上下车地点,然后通过自动驾驶系统就可以方便地前往任何地方。车上没有驾驶员,只有一块HMI(人机交互界面)来告知乘客目前车辆的状态、周围情况以及后续路线。 从Google的自动驾驶项目开始再到如今的Waymo,其自动驾驶技术在10年间取得了不小进步。Waymo测试车累计公路行驶距离已达1000万英里,遍及美国25个城市,还有着100亿英里的模拟行驶数据。而这些驾驶数据配合人工智能技术将无人驾驶带到了我们身边。 同样,在北京的海淀公园18年也被改造成了全球首个AI公园,11月1号正式对外开放。在这整个智能化公园中,最引人瞩目的就是阿波龙自动驾驶小巴。这款迷你小巴每辆可搭载6-7人,没有驾驶座也没有方向盘,等乘客落座系好安全带,阿波龙就会自动关上车门妥妥地起步。在行驶过程中,拐弯和掉头之前会主动降速,遇到前方有行人或障碍物,也会主动减速避让或者停车。 这些都是人类见证 历史 的伟大时刻,也是迈向未来生活的开始,标志着一个新的时代正在悄然来临。 普通 汽车 终将退出 历史 舞台,可能就在不久的将来, 汽车 即将成为我们可以放心托付自己生命的第一代自主式机器人。在历经了数十年不断失败的尝试后,借助速度更快的电脑、更可靠的传感器技术以及基于深度学习的新一代人工智能软件, 汽车 可以获得与人类相似的能力,在无法预测的环境中自主安全地驾驶。 为什么我们需要关注自动驾驶? 不仅仅是因为这项具有伟大影响力的技术能够替代司机提升交通出行的效率和安全性;更重要的是自动驾驶会改变人类的生活方式,让人们重新享受出行的乐趣。 当前,我们的 汽车 是非智能的,其标准的四个轮子、一个机身和一个发动机的配置近100年来没有了本质性的改进,而世界上其它产业的根基你都发生着根本性的变化。 而得益于机器人技术和人工智能技术在近期取得的成就,平凡普通的 汽车 也即将进化成自动化移动机器人。 汽车 的便利在一个世纪中不断给我们带来了自由、快捷,同时也带了新的工作机会和社交机会。商业贸易也因此变得前所未有的方便。 在获得移动便捷性的同时人们也付出了极高的代价。每年全球交通事故死伤人数近100万,中国每年伤亡20万人左右;人类驾驶的 汽车 也带了城市的交通拥堵和空气恶化。粗略估计,全球有十亿由人类驾驶的 汽车 在陆地上漫游,对 汽车 的依赖已经不可能减少,只会越来越多, 汽车 是我们现代生活不可缺少的一部分。 解决 汽车 引发系列问题最好的方式就是让它们变得智能。 当AI接管人类驾驶员时,无人 汽车 将给世界数十亿人提供一种更安全、更简洁甚至是更方便的出行模式。在理想的我们的街道和高速路上会充满成群的、分布紧密的无人驾驶 汽车 ,想鱼群一样,这些无人驾驶 汽车 会展现出惊人的防冲撞能力,在充满行人的街道上机智而快速地穿行,在漫长而空旷的高速路上以最经济的消耗方式灵活停靠。有些车会携带一辆名乘客,有些车完全没有乘客,因为它们可能要去接送外卖或快递。而坐在车里的人们,也讲有完全自由时间和私密的空间进行任何事情,比如购物、看电影和孩子享受亲子时光。 自动驾驶技术从人们开始尝试到现在其实已经经历了近50年的 历史 ,从上世纪70年代就有国外机构和大学开始研究自动驾驶技术。 美国国防高级研究计划署(DARPA) 在1984年研制出自主地面陆军战车项目,可以说是真正自动驾驶技术的开端。当时的技术还比较落后,只能通过固定规划路线在动态障碍物的情况下达到目的地。到了2004年,DARPA接连举办了3届无人驾驶挑战赛,可以说真正拉开了现代自动驾驶的序幕,其中CMU(卡内基梅隆大学)、MIT(麻省理工学院)、Stanford(斯坦福大学)等著名高校接连着力研发自动驾驶技术,将自动驾驶的发展推向高潮。 而产业界, 最早在2009年Google成立X事业部开始了自动驾驶技术的研发,紧接着 科技 公司、传统车企都纷纷加入自动驾驶这场技术竞赛中,不甘落后。 中国当然也是其中重要的一员 ,无数技术精英、专家回国参与自动驾驶研发,百度、华为、腾讯、阿里等大公司花重金投入每年招揽大批人才,高校的生源供不应求,薪资也水涨船高。 2013年,美国机动工程师协会(SAE)给出了车辆自动化的标准,分别是L0~L5。不同的Level所实现的自动驾驶能力时逐层增加的。对应的中文翻译可以参见表格: 自动驾驶技术发展中, 科技 类公司主要寻求从L4级别自动驾驶入手,一步将智能化完成到一个非常高的程度;而大部分传统车企目前主要是从L3级别入手,从高级辅助驾驶开始逐渐往全自动方向渗透。这两种发展思路也是充分提现了目前各自的优势,但大家的终极目标都是希望实现L5的全自动驾驶状态。 我们以Google的无人车为例,简单介绍L4级别自动驾驶技术是如何构成的。 Google时最早开始研发自动驾驶的公司,拥有最丰富的技术积累和最强的研发人员。但是无人驾驶系统的复杂性是远超人们想象的,经过近10年的研究,目前也仅仅是试验性的推出了无人驾驶体验服务。无人驾驶系统主要由三部分组成:算法端、车端和云端。其中算法端包括传感器、感知和决策等智能关键步骤的算法;车端包括机器人操作系统、各种计算硬件和车辆底盘硬件等;云端包括数据挖掘、仿真模拟、高精地图以及深度学习训练等等。 通过这一套系统我们能够解决无人车的四个关键问题:我在哪?我周围有什么?接下来会发生什么?我应该怎么做? 定位问题是无人车首先要解决的问题,只有明白自身的位置才能最优的开往目的地。 定位需要依靠一种称为高精地图的技术,该技术会将无人车要走的所有静态环境进行描述,包括车道线、行人斑马线、标志牌等等。这些静态信息可以提供交通信号的关键信息,也会作为定位方案的锚定物对自身的位置进行校准,比如通过摄像头看到距离左边标志牌的距离是2.5m,那么在地图中知道了标志牌的坐标也就知道了自身车辆的坐标。还会依靠GPS/IMU等全局设备来定位自身位置,不过这可比我们目前智能手机里的GPS精度要求高很多,通过差分融合技术可以达到厘米级精度。 有了定位后,无人车的感知系统将通过传感器和人工智能算法将周围的障碍物位置、大小、状态、类别等标识出来。 目前主流L4级别的传感器包括GPS/IMU、LIDAR、Camera、Radar等,LIDAR、Camera和Radar都是用于感知周围障碍物的主要传感器,分别在不同环境下能够有不同的优势。这些信息犹如人类驾驶员的眼睛一样看到周围动态环境物体,并将其识别出来,而无人车会利用自己多传感器和计算效率达到远超人类的水平,比如精准识别车辆后方任何物体、同时关注左右两边的车辆状态,在黑暗状态时可以通过激光雷达精准识别。 无人车知道周围动态物体后,还需要能够尽可能的预测这些物体的走向,包括行为预测和速度预测。 例如这个车是要左转还是直行,这辆车会不会闯红灯等等,汇入车流时速度是多少。这些问题都将决定我们无人车后续应该怎么走,如何避免碰撞发生危险。当然由于人的主观意志具有很多不确定性,在人类司机和自动驾驶司机混合的道路上,人工智能程序还需要学习人类的行为习惯和约定俗成的礼让方式,这些都大大增加了无人车的难度。 最后一步就是根据上述信息综合来选择一条最适合无人车的道路,如同人类的大脑一样对车辆最终的行为负责,选择最合适的方式达到目的地。 这需要考虑行车的体感、安全和快捷等因素,通过最优化算法、搜索算法、蒙特卡洛树采样等多种算法来得到未来的驾驶行为,也有通过模仿优秀老司机的驾驶行为等方式来提升驾驶性能等等。 上述四个问题表面上仅仅是车辆端的问题,但是其背后的技术栈是异常庞大复杂的,这些人工智能技术会用到云端的仿真系统、模型训练系统等等。 要做好其中任何步骤都是学术界长期以来不断积累而得,也是需要工程能力非常强大的工程师才能实现的高效算法。无人驾驶作为人工智能的一个重大应用方向,不是某一项单一的技术可以实现的,它是一个目前人类技术巅峰的一个整合创新。需要有算法上的创新、系统上的融合以及云平台的支持。那如此复杂的技术我们应该如何入门,如何进入这个领域? 自动驾驶技术的发展目前最大的瓶颈不是传感器的昂贵、不是产业发展不完善更不是公司投入不足,而是研发人才的缺乏。 目前我国 汽车 从业人员达到360万,但其中技术人才不到50万,占比不到15%。这其中虽然很难明确界定自动驾驶人才有多少,但是可以想见肯定不多。而且从自动驾驶专业人才年薪动辄几百万上千万,就可以知道人才有多紧缺。 我们需要更多的工程师和科学家进入这一领域,将现有的技术进行整合落地。但是如何帮助开发者们进入这一新兴领域成了业界非常关注的事情,我们就以极客邦和百度Apollo联合发布的自动驾驶工程师技能图为例,来说明如何帮助非专业自动驾驶领域的工程转行和进入该领域。先来看看这一份技能图谱: 一个新的技术领域往往建立在当前成熟技术的基础之上,而自动驾驶需要的技能种类繁多,我们需要首先全面了解整体技术,再选择感兴趣的方向进行深入挖掘。 从这份技能图谱可以看到包括两大主要模块,基础层, 就是Apollo开发会用到的共性的语言和编程方式; 自动驾驶技术层 ,既包括感知、决策规划、智能控制、End-to-End等自动驾驶核心能力,也包括硬件,比如GPS、雷达、传感器、车辆相关的知识和技能。

ROS机器人自动驾驶

ros无人驾驶有规划路线不动是因为网络故障,重启即可。自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-driving automobile )又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人,是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史,21世纪初呈现出接近实用化的趋势。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。

无人驾驶汽车是智能汽车的一种,也称为轮式移动机器人,主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。

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