1.ROS开源项目:(一)中文语音交互系统ROSECHO (二)教学级别无人车Tianracer
2.谷歌无人驾驶汽车原理
3.无人驾驶的无人汽车叫什么 无人驾驶汽车的技术原理是什么
4.无人驾驶工程师需要什么能力
5.基于 Carsim 2016 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
6.无人驾驶龙头股有哪些?
ROS开源项目:(一)中文语音交互系统ROSECHO (二)教学级别无人车Tianracer
开发之路永无止境,往往在最后期限的车源白板上写着的计划,往往只是码无一份空想。年初时,人车我定下了两个目标,平台计划在年末完成,无人源码应该如何阅读然而时间在拖延中流逝,车源直到如今,码无我才发现,人车真正的平台开源精神并非一个人的单打独斗,而是无人众人协作的火焰。
记得一年前,车源我四处奔波,码无从开源社区汲取养分,人车同时也渴望贡献出自己的平台力量。然而,回顾过去,我却发现并没有做出任何贡献。这次,我希望能够集结各路伙伴,如果有志于参与开源项目,我们能共同打造一个GitHub上的百星、千星项目。几位资深程序员已经搭建好了基础,硬件改进较多,但程序完善程度未达预期。我们期望有更多的年轻朋友加入我们,与我们一起学习软件的版本控制、代码规范和团队协作,共同完成复杂的机器人项目,实现成长与蜕变。
(一)中文语音交互系统ROSECHO
ROSECHO的GitHub源码库已准备好,欢迎先star再深入阅读。此代码遵循BSD开源协议。
详细中文介绍文档
面对智能音箱市场,许多人或许会质疑我们的团队为何要涉足这个领域。然而,故事并非如此简单。在年,我们计划为一个大型展厅打造讲解机器人,采用流行于Android系统的接待引导机器人,其语音交互功能本无问题,但当时的挑战在于,尚未有集成cartographer在数千平米展厅中进行建图导航的方案。因此,我们决定打造一款完全基于ROS的讲解机器人。市场上虽然有众多智能音箱,close指标源码但缺乏适用于ROS二次开发的产品。在科大讯飞一位大佬的介绍下,我们选择了AIUI方案,虽然开发难度大,但高度定制化,非常适合我们这样的开发团队。于是,我们主要任务转变为开发一款能够在ROS下驱动的智能音箱,ROSECHO便由此诞生。
第一版智能音箱在年4月问世,包含W的大喇叭、6环麦克风,以及ROS主控制器,下方控制了一个云迹科技的水滴底盘。了解过ROS星火计划进阶课程的朋友大概知道,课程中的大作业之一是语音命令移动机器人端茶倒水,而我们的任务相当于完成了一个加强版的大作业。
整个机器人在年7月完成,音箱分散到身体各个部分,环麦位于头顶,喇叭置于身体两侧。其他传感器、执行机构、决策、定位导航均基于ROS,定制了条特定问答,调试的机器人在场馆中行走上下坡不抖动,定位准确,7*小时工作稳定。音箱在大机器人上使用效果出色,主要得益于讯飞的降噪和回声消除技术,使得远场对话和全双工对话得以实现。社区中许多小伙伴也尝试了软核解决方案,但由于环境限制较大。于是,我们决定将音箱从大家伙改为普通智能音箱大小,通电即为智能音箱,USB接入ROS后,只需启动launch,即可接收语音识别结果,发送TTS语料,配置网络、接收唤醒角度等。
这次体验深刻地让我认识到,做大容易做小难。过完春节后,朔源码粉色年8月ROS暑期夏令营期间,我们做了N款外壳,测试了M种喇叭,贴了P版外围电路,程序则改动不大。主要是由于时间有限,无法进行更多改进。样品均为手工制作,音质上,7w的喇叭配有一个无源辐射板,对于从森海HD入门的人来说,音质虽有瑕疵,但足以满足日常使用。
之前在想法中发布了一个使用视频,大家可参考运行效果。
ROSECHO基本情况介绍完毕,如何开始呢?
从零开始:推荐给手中已有讯飞AIUI评估板的小伙伴,记住,评估板而非麦克风降噪板(外观相似,简单区分是评估板售价元,降噪板元)。手头的评估板可通过3.5mm接口连接普通电脑音箱,再准备一根USB转转换头连接评估板DB9接口。后面需要根据实际串口修改udev规则,理论上可配合ROSECHO软件使用。硬件工作量较大,还需包含移动机器人所需机械设计、电气改造等。好处是拥有AIUI后台,可以定制云端语料和技能,但这又是另一个领域的能力,也不是三下五除二能完成的。
从ROSECHO开始:直接购买ROSECHO,首发的十台会附赠ROS2GO,只需连接自带电源并用USB线连接电脑,配置无线SSID和密码即可。连接方便,我们维护云端语料,人设为智能机器人管家,大家只需关注如何利用识别后的词句控制机器人和进行应答。云端问答AIUI处理,一些自定义问答可在本地程序中处理,务必联网,因为语音识别本身需要网络。具体软件启动和简单demo请查看GitHub软件库的说明。
然后做什么:要实现智能语音交互功能的源码编程代码移动机器人,需要对ROS中的actionlib非常熟悉。我们提供了简单的demo,可以控制机器人在turtlebot stage仿真环境中根据语音指令在两点之间移动,也可以根据唤醒方位进行旋转。之后还需增加音箱的TF变换。
大机器人中的状态机采用层次状态机(Hierarchical state machines),适用于移动机器人的编程,框架准备开源,方便大家开发自己的智能移动机器人策略。参考下面链接,希望深入了解也可以购买译本,肯定是比ROS By Example中的Smach状态机更适合商用级产品开发。
还计划做一套简单的语音遥控指令集,机器人问答库,在iflyos中构建适合机器人的技能库。何时能完成尚不确定,大家一起加油!
(二)教学级别无人车Tianracer
GitHub源码库已准备就绪,欢迎先star再深入阅读。遵循Hypha Racecar的GPLv3协议。
这是最近更新的详细使用手册。相比ROSECHO,Tianracer的基本功能均已完成,至少可以拿来学习建图导航,了解SLAM。
Tianracer是一个经过长时间准备的开源项目,年从林浩鋕手中接过Hypha Racecar后,希望将项目发扬光大。这两年改进了软件框架、周边硬件、机械结构,并增加了新的建图算法,但仍有大量工作待完成。这两个月在知乎想法和微信朋友圈分享了项目的进展,经历了多次迭代,现在大致分为入门、标准、高配三个版本。三个版本的软件统一,可通过环境变量更改设置。
最近整个项目从Tianbot Racecar更名为TianRacer,经过长时间探索,终于实现了合理的传感器与处理器配置。相比Hypha Racecar,处理器从Odroid XU4更改为NVIDIA在上半年推出的Jetson Nano,车前方增加了广角摄像头,萍乡直播源码利用Nano的深度学习加速,可以接近实时处理图像数据。相比之前的单线激光,广角摄像头大大扩展了后续可实现的功能。
TianRacer基本使用Python编写,从底层驱动到遥控等,目的是方便大家学习和二次开发。同时集成了cartographer和vins-fusion启动文件,可以尝试新的激光与视觉SLAM,基于Nano的深度学习物体识别等也是可以直接运行的。但目前功能尚未有机整合。
从零开始搭建:TianRacer搭建可能难度较大,不仅需要RC竞速车的老玩家进行机械电子改装,还需要对ROS熟悉并修改软件以进行适配,同时可能需要嵌入式程序员的帮助。对于主要关心搭建的朋友,可以参考小林的Hypha Racecar和JetRacer Tamiya版本的搭建指南。
从TianRacer开始:这批开发版本的无人竞速车附赠搭好环境的ROS2GO,TianRacer本身有开机自启功能,利用ROS2GO加上USB线对车体进行网络配置,就可以远程编程和调试。仔细参考提供的TianRacer看云文档(文档积极更新),大部分车体自带的功能都可以实现,包括但不限于建图、定位、导航、识别等。
然后做什么:利用TianRacer学习无人车的基础框架,还可以通过JupyterLab学习Jetson Nano的深度学习算法。未来计划将交通标识识别、行人和车辆检测、车道线检测等无人车基础功能融合,但不确定Jetson Nano的算力是否足够。目标是在校园内进行低成本的无人车竞速比赛,希望像CMU的Mobot室外巡线比赛一样持续发展,至今已举办届。
这个视频是搬运自YouTube。大家可深入了解非结构环境下的导航。对于不清楚结构化环境与非结构化环境的朋友,CMU和恩智浦的比赛完美诠释了两者之间的区别。
一起来玩耍吧!
在开源社区协作方面,我们也是第一次尝试,对于松散的协同开发经验不足,希望参与或组织过大型开源项目的朋友们加入我们,一起努力。有兴趣的朋友可以留言或私信。
前几日与朋友们闲聊时,想起几年前高翔博士赞助一锅粥(orb-ygz-slam)1万元时,我也只能提供支持。这次真心希望可以贡献出代码,实现实实在在的贡献。
年年底发布了开发者申请价格,但数量有限,早已连送带卖售罄。年又有几十位爱好者填写了问卷,忘记查阅。每年的双十一双十二我们都会有优惠活动,感谢大家的关注。
谷歌无人驾驶汽车原理
谷歌无人驾驶汽车的运作原理主要依靠精密的传感器和复杂的算法。车顶装备的激光雷达设备发射出束激光,当这些激光照射到周围的物体时,会反射回来。通过测量激光的往返时间,系统能够计算出物体与汽车之间的距离,形成精确的三维环境感知。 底部的传感器系统则负责车辆自身的运动数据采集。它测量车辆在三个方向上的加速度和角速度,同时结合全球定位系统(GPS)的数据,来精确确定车辆的位置信息。这些关键的数据源,包括车辆的动态和位置,与车载摄像机实时捕获的图像一同输入到车载计算机中。 计算机中的软件以惊人的速度处理这些海量信息,通过复杂的算法解析和分析,实时地处理路况数据,识别道路标志、行人、其他车辆等,形成驾驶决策。这种高效率的数据处理和分析能力,使得无人驾驶汽车能够快速、准确地做出判断,确保安全行驶。扩展资料
谷歌发布了他们开发的无人驾汽车,此车可以自动驾驶无需人工控制。谷歌创始人拉里佩奇和谢尔盖布林想用科技解决实际问题,这也是他们创立谷歌公司的初衷。谷歌开发无人驾驶汽车的目的是为了防止交通意外、给人们更多空闲时间和减少汽车的使用从根本上减少碳排放量。无人驾驶的汽车叫什么 无人驾驶汽车的技术原理是什么
一、无人驾驶的汽车叫什么
无人驾驶的汽车又称为自动驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人。这是一种依靠电脑系统实现无人驾驶的智能汽车,已有数十年的发展历史。到了世纪初,无人驾驶汽车逐渐展现出接近实用化的趋势。
自动驾驶汽车利用人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统等多种技术,使车辆在没有人类主动操作的情况下,能够自动安全地运行。这些技术协同工作,让汽车能够识别周围环境、规划路线并控制车辆。
二、无人驾驶汽车的技术原理是什么
无人驾驶汽车可以分为两大类:一类是纯粹的自动驾驶汽车,另一类是完全的无人驾驶汽车。
纯粹的自动驾驶汽车能够自动完成各种工作,但仍然需要驾驶员在某些情况下介入。而完全的无人驾驶汽车则不需要任何人的干预,能够自主完成全部驾驶任务。
无人驾驶汽车的原理是通过车载传感系统感知道路环境,自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标。具体来说,它依赖车载传感器来收集车辆周围的信息,包括道路状况、车辆位置和障碍物等。
通过分析这些信息,无人驾驶汽车能够自动控制车辆的转向和速度,确保车辆安全行驶。这一过程涉及自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等多种先进技术,是计算机科学、模式识别和智能控制技术的高度集成。
无人驾驶汽车的发展不仅体现了一个国家在科研领域的实力,也在国防和国民经济领域展现出广阔的前景。
无人驾驶工程师需要什么能力
1. 编程能力:无人驾驶汽车的开发需要编写大量的代码,因此工程师需要具备强大的编程能力,熟练掌握至少一种编程语言,如C++、Python等。
2. 算法设计能力:无人驾驶汽车需要使用各种算法来处理传感器数据、进行路径规划、控制车辆行驶等,因此工程师需要具备算法设计能力,能够设计出高效、可靠的算法。
3. 数据分析能力:无人驾驶汽车需要处理大量的数据,包括传感器数据、路况数据、交通信号灯数据等,因此工程师需要具备数据分析能力,能够从大量数据中提取出有用的信息。
4. 自动化控制能力:无人驾驶汽车需要实现自动化控制,因此工程师需要具备自动化控制能力,能够使用控制理论和技术来实现对车辆的精确控制。
5. 图像识别能力:无人驾驶汽车需要识别交通信号灯、路牌、行人等,因此工程师需要具备图像识别能力,能够使用机器学习和深度学习等技术来训练模型,实现图像识别。
6. 系统设计能力:无人驾驶汽车是一个复杂的系统,需要各个部件协同工作,因此工程师需要具备系统设计能力,能够设计出高效、可靠的系统架构。
7. 沟通能力:无人驾驶汽车的开发需要多个团队的协作,因此工程师需要具备沟通能力,能够与其他团队成员进行有效的沟通和协作。
8. 创新能力:无人驾驶汽车是一个不断发展的领域,因此工程师需要具备创新能力,能够不断探索新的技术和方法,提高无人驾驶汽车的性能和安全性。
基于 Carsim 和 Simulink的无人车运动控制联合仿真(四)
本文详细介绍了基于 Carsim 和 Simulink 的无人车运动控制联合仿真的具体步骤。首先,创建空白的Simulink模型或复制预设模型,存放路径为C:\Users\Public\Documents\CarSim.1_Data\Extensions\Simulink,通过点击相应按钮导入新建模型,然后利用Send to Simulink操作打开MATLAB及Simulink环境。
在Simulink环境中,通过步骤1的自动操作,Simulink Library Browser中将加载Carsim S-Function模块,包含之前在Carsim中搭建的汽车模型,便于调用。构建相应的Simulink模型,考虑到所选车型的特定参数,如方向盘转角与车前轮转角的对应比例,以确保模型的精确性。
接着,进入S-Function的编写阶段,创建MPC_Costfunction.m、MPC_Nonlcon.m和MPC_S_Function.m三个.m文件,存放路径同上。通过双击Simulink模型中的MPC_S_Function模块,打开编辑窗口,并添加MPC_S_Function.m文件,完成S-Function的集成。
仿真过程中,可选择两种参考轨迹:y = 0.5 * sin( 0.1 * pi * x ) 或 y = 1,根据实际需求灵活调整。目标函数中的惩罚项权重需要适时调整,过多的惩罚可能导致实时性降低。增加预测周期数能够缓解调参压力,但会相应影响实时性。
为了帮助理解与实践,文章提供了源代码下载链接,包括MPC_S_Function.m、MPC_Costfunction.m 和 MPC_Nonlcon.m 程序。此外,推荐参考龚建伟、姜岩、徐威的《无人驾驶车辆模型预测控制》以及Matlab中S-函数的编写教程,深入探索无人车控制的理论与实践。
无人驾驶龙头股有哪些?
自动驾驶技术的快速发展正使其成为交通领域的未来趋势。在自动驾驶研发和商业化应用方面,以下公司处于行业前沿,受到了市场的广泛关注:
1. 启明信息(股票代码:):专注于汽车管理软件和电子产品,与微软合作开发车联网技术。
2. 福田汽车:中国最大的商用车企业之一,旗下拥有多个车辆品牌,并在自动驾驶领域有所布局。
3. 天泽信息(股票代码:):致力于车联网IT服务及配套软硬件的研发与销售,包括车载导航系统。
4. 均胜电子:汽车电子行业的先行者,涉及电子控制单元和系统及相关产品的研发。
5. 捷顺科技:提供包括停车场系统、门禁系统、车牌识别等智慧停车解决方案。
6. 科博达:从事汽车电子产品的研发、生产和销售,包括电子控制单元和系统。
在智能交通领域,以下公司被视为行业领导者:
1. 皖通科技(股票代码:):国内最早涉足智能交通领域的企业之一,提供交通信息化解决方案。
2. 合众思壮(股票代码:):在智能交通领域有着显著的市场地位。
3. 天迈科技(股票代码:):以“科技创新、服务公交”为宗旨,致力于智能交通解决方案的研发。
此外,还有熙菱信息、万集科技、雄帝科技、华铭智能、浩云科技、五洋停车、凯发电气、ST网力、创意信息、恒华科技、东土科技等公司在智能交通领域有所作为。
在无人驾驶领域,以下公司是行业的佼佼者:
1. 浙江世宝:全球领先的转向系统提供商,研发中心和自动驾驶技术。
2. 东风汽车:已推出基于5G技术的L4级无人驾驶智能载运平台,并在实况环境中进行示范运营。
3. 福田汽车:与百度合作,推出了国内首款无人驾驶卡车,并获得了商用车自动驾驶路测牌照。
4. 民德电子:专注于智能汽车电子领域,持续研发基于深度学习和FPGA技术的车规级软硬件平台。
5. 金固股份:通过其参股子公司苏州智华,深耕无人驾驶技术领域。
6. 多伦科技:在无人驾驶和辅助驾驶领域,开展了多项技术研发。
自动驾驶领域的龙头股票包括亚太股份、四维图新、金固股份、保千里、索菱股份、盛路通信、科大讯飞、中茵股份、大唐电信、全志科技、长信科技等。这些股票在市场上具有较高的知名度和影响力,常常引领同行业股票的走势。
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