论文【1】中提出的自动驾驶决策系统(Decision-Making System)包含三层Behavior Planner：
基于 Frenet 坐标系的动作规划方法由于是由 BMW 的 Moritz Werling 提出的，为了简便，我们在后文中也会使用 Werling 方法简称。在讨论基于Frenet 坐标系的动作规划方法之前，我们首先得定义什么是最优的动作序列：对于横向控制而言，假定由于车辆因为之前躲避障碍物或者变道或者其他制动原因而偏离了期望的车道线，那么此时最优的动作序列（或者说轨迹）是在车辆制动能力的限制下，相对最安全，舒适，简单和高效的轨迹。
首先在路径规划步骤中生成候选曲线，这是车辆可行驶的路径。使用成本函数对每条路径进行评估，该函数包含平滑度、安全性、与车道中心的偏离以及开发者想要考虑的其他任何因素。然后按成本对路径进行排名并选择成本最低的路径。
物流大数据，都是哪些数据？ 物流大数据主要包括运单信息的数据和车辆信息的数据，然而关于运单信息往往涉及商业机密，并且信息分布于不同行业企业内部，不宜公开。因此当前现实的数据条件来看，实业界和学术界的物
如何安全有效的规划行驶路线，是自动驾驶汽车需解决的最大的难题之一。事实上，路径规划技术，现阶段是一个非常活跃的研究领域。路径规划之所以如此复杂，是因为其涵盖了自动驾驶的所有技术领域，从最基础的制动器，到感知周围环境的传感器，再到定位及预测模型等等。准确的路径规划，要求汽车要理解我们所处的位置以及周边的物体（其他车辆、行人、动物等）会在接下来的几秒钟内采取什么样的行为。另一项关键技术是轨迹生成器（trajectory generator），其产生输入路径规划算法的参考轨迹。
最近公司有个地图功能开发，根据车辆的行驶的经纬度，来画出车辆的移动轨迹，并模拟车辆在该线路的行驶过程。 效果图大致是这样的。
理论上来说, 规划的算法应该具有时间一致性, 即如同数学当中的函数的概念一样, 只要输入一致, 输出是确定并且可重复的。然而由于现实中存在输入的噪声, 执行端出现误差或者延迟, 甚至是算法本身的选择, 会导致车辆执行的实际输出与规划结果差别很大，最终导致不同时刻规划的车辆轨迹有差异。
通常，控制器使用一系列路径点来接收轨迹。控制器的任务是使用控制输入让车辆通过这些路径点。
无人驾驶系统非常复杂，由多个模块组成，例如感知、融合、规划、控制、定位等等组成。其中规划主要包括行为决策、运动轨迹规划等等。
论文：A Survey on Trajectory-Prediction Methods for Autonomous Driving
当今很多业务的开展，如公共交通、物流运输、配送、打车、共享单车、智能硬件、车载设备的管理追踪等，都需要对位置及轨迹的有效管理才能得以实现，并高效运行。
当今很多业务的开展，如公共交通、物流运输、配送、打车、共享单车、智能硬件、车载设备的管理追踪等，都需要对位置及轨迹的有效管理才能得以实现，并高效运行。 而要实现轨迹的管理应用，需要具备定位、大数据存储、空间检索、轨迹纠偏算法、道路数据体系，导航路线计算等多方面能力的才能实现，而这对于开发者而言却是很难达到的。 为降低企业对轨迹应用的门槛，腾讯位置服务推出轨迹云，它是腾讯位置服务在物流、出行、跑步运动等领域的轨迹应用实践中打磨形成的一套轨迹管理及应用平台，可帮助开发者快速实现业务需求。 轨迹云现提供了轨迹存
信息化时代的快速到来，使得人们对信息的需求量也越来越大，人们的衣食住行已经都与之息息相关。信息化的时代，人们已经开始掌握最新最快的的消息，随着社会上越来越多的交通事故的发生，加强交通监控管制将显得尤为重要，根据车辆的行车信息将该车辆轨迹回放将在事故后续处理中发挥重要作用，除了再交通监管中的应用，gps信号发生器的录制轨迹功能在森林防火、运钞车监护、犯罪嫌疑车辆监控也有着很好地实用性。
自动驾驶技术的核心之一是车辆路径规划，而百度Apollo规划器是该平台中负责处理这一任务的关键组件之一。本文将深入介绍百度Apollo规划器的设计原理、功能特点以及示例代码，帮助读者更好地理解和应用这一重要模块。
启动工控机后，在桌面上打开命令行终端（Terminal），进入 CAN 卡目录（默认在 home 路径下），启动 CAN 驱动：
在路线导航时，将地图数据作为输入，并输出可行驶路径。手机导航系统是路线导航的一个示例。
自动驾驶的“大脑”——决策规划篇 中国人工智能系列白皮书-智能驾驶2017 ▌决策规划技术概述 ---- 智能汽车 ( Intelligent Vehicles) 是智能交通系统(Intelligent Transportation Systems) 的重要组成部分。智能汽车根据传感器输入的各种参数等生成期望的路径，并将相应的控制量提供给后续的控制器。所以决策规划是一项重要的研究内容，决定了车辆在行驶过程中车辆能否顺畅、准确得完成各种驾驶行为。 决策规划是自动驾驶的关键部分之一，它首先融合多传感信
Persistent Map Saving for Visual Localization for Autonomous Vehicles : An ORB-SLAM 2 Extension
自动驾驶汽车先使用感知模块了解其环境，并通过定位模块了解其在环境中的位置，然后使用规划模块进行决策并生成轨迹。
TSINGSEE青犀视频目前正在研发基于车载视频监控的新功能，包括轨迹跟踪、轨迹回放等。轨迹跟踪适用于车载监控场景，基于车内的车载监控装置，可以实时记录车辆的位置、行驶轨迹等信息，并且在轨迹回放中，能对车辆的行驶路线过程进行回放，掌握车辆的历史行踪。该功能对于车辆、车队的管理具有十分重要的意义。
在大数据时代背景下，存在于社会任何行业、组织及个人不可能独善其身，或者成为数据贡献者，或者成为数据采集者。物流行业是近些年快速发展起来的朝阳行业，正是互联网技术的发展催生出的电子商务给物流行业带来了前所未有机遇。
场景一：一个骑自行车的人手中拿着一个Stop Sign标识牌。我们不知道它何时会举起标识牌。无人车必须理解这种场景，即使他举起了Stop Sign标识牌，自动驾驶汽车也不应该停下来。
车辆控制是自动驾驶汽车、车联网和自动化汽车中最关键的挑战之一，在车辆安全、乘客舒适性、运输效率和节能方面至关重要。本次调查试图对车辆控制技术的现状进行全面彻底的概述，重点关注从微观层面的车辆状态估计和轨迹跟踪控制到宏观层面的CAV协同控制的演变。首先从车辆关键状态估计开始，特别是车辆侧滑角，这是车辆轨迹控制的最关键状态，以讨论具有代表性的方法。然后提出了用于AVs的符号车辆轨迹跟踪控制方法。除此之外，还进一步审查了CAV的协作控制框架和相应的应用程序。最后对未来的研究方向和挑战进行了讨论。本次调查旨在深入了解AVs和CAV车辆控制的最新技术，确定关键的重点领域，并指出进一步探索的潜在领域。
机器之心专栏 作者：沈煦 Dragon Lake Parking (DLP) 数据集以无人机正射航拍视角，提供了大量经过标注的高清 4K 视频和轨迹数据，记录了在停车场环境内，不同类型的车辆、行人和自行车的运动及交互行为。数据集时长约 3.5 小时，采样率为 25Hz，覆盖区域面积约为 140 m x 80 m，包含约 400 个停车位，共记录了 5188 个主体。数据集提供两种格式：JSON 和原视频 + 标注，可服务的研究方向包括：大规模高精度目标识别和追踪、空闲车位检测、车辆和行人的行为和轨迹预测、模
轨迹跟踪模块主要负责控制车辆沿着规划的路径点行驶，即根据车辆当前的速度、位姿及路径点信息，计算出下一时刻车辆的控制参数（速度和转向），使车辆尽可能沿着规划的路径平稳行驶。
在 操作 中选择 Sim_Control 或者 Scenario_Sim 。此处以 Sim_Control 为例。
某共享汽车出行平台从随着业务的发展，可能大家听到出行以为是滴滴，然而不是，不过今年美团等巨头也入场共享汽车行业，表明公司业务至少是不错的，城市也在不断扩张。
自动化的地图生成对于城市服务及基于位置服务非常重要，现有的工作研究主要利用遥感影像或可以充分反映地图路网情况的车辆轨迹数据生成地图，数据源较为单一，如果能将遥感影像数据及轨迹数据融合起来，地图生成的质量将进一步提高。
目前主流的轻量化路面平整度检测技术方案为：使用车载加速度传感器采集车辆在路面上行驶时的竖向振动数据，并按照每100米计算竖向振动数据统计指标：均方根值RMS，并建立RMS与路面平整度指标：IRI之间的回归模型。检测前需要将车辆行驶至标准路段（即已知IRI真值的路段）上来回行驶对传感器进行标定，完成标定后驾驶车辆前往待检测路段进行平整度检测。
GPS信号发生器在某汽车公司成功投运，为该gps信号发生器提供进行选配惯导仿真组件，可同时模拟GPS定位导航授时信号，用于组合导航接收的研发、生成、检定。同时也选配测试评估软件系统，可对船载导航的接收机的定位、测试、授时、灵敏度和运动轨迹等指标进行实时测试和报表生成，实现无人值守的自动化测试。
SYN5203型GPS模拟器能够精确、无误的模拟出GPS卫星导航授时信息，通过自身可发出定位授时信息，支持实时星历和外部星历参数输入，能满足各类GPS导航仪终端的测试需求。
众所周知，在TSINGSEE青犀视频解决方案中，EasyCVR视频智能融合共享平台主要作为视频汇聚平台使用，不仅能兼容安防标准协议RTSP/Onvif、国标GB28181，互联网直播协议RTMP，私有协议海康SDK、大华SDK，Ehome协议等，同时还能兼容智能边缘网关/分析网关，通过端（摄像头/NVR）-边（边缘/智能分析网关）-云（EasyCVR视频智能融合共享平台）搭建一整套全链路智能+解决方案。
预测安全的无碰撞轨迹是阻碍自动驾驶汽车在公共道路上全面普及的最大挑战。虽然利用机器学习方法最近在自动驾驶运动预测方面取得了一些进展，但该领域仍处于早期阶段，需要进一步开发更有效的方法以准确地估计周围物体的未来状态。
在自动驾驶技术发展中，安全性一直作为首要因素被业界重视。行为决策与运动规划系统作为该技术的关键环节，对智慧属性具有更高要求，需要不断地随着环境变化做出当前的最优策略与行为，确保车辆行驶过程中的安全，文中分别对行为决策和运动规划系统进行深层次阐述。首先，介绍行为决策中基于规则的决策算法、基于监督学习的决策算法、基于强化学习的决策算法的算法理论及其在实车中的应用，然后，介绍运动规划中基于采样的规划算法、基于图搜索的规划算法、基于数值优化的规划算法和基于交互性的规划算法，并对算法的设计展开讨论，从安全角度分析行为决策和运动规划，对比各类方法的优缺点。最后，展望自动驾驶领域未来的安全研究方向及挑战。
AI 科技评论按，本文是计算机视觉领域国际顶级会议 CVPR 2019 入选论文《Multi Agent Tensor Fusion for Contextual Trajectory Prediction》的解读。该论文由 MIT 支持的自动驾驶初创公司 ISEE Inc，北京大学王亦洲课题组，UCLA，以及 MIT CSAIL 合作共同完成。该论文主要提出了一种基于深度学习的车辆和行人轨迹预测方法，提出了一个可以保持空间结构信息的多智能体张量融合网络，在机动车驾驶和行人轨迹数据集中对模型的性能进行了验证。
知道自动驾驶汽车安全上路前需要进行多少里程的测试吗？特斯拉CEO马斯克说至少要96亿公里以上，兰德智库认为需要至少跑177亿公里，相当于在地球和太阳间往返50多趟。这么大的数据量，要是全靠道路测试是不是会把工程师逼疯？
机器之心专栏 作者：孙桥 来自清华、MIT的研究团队提出了一种基于自监督学习的方法，让自动驾驶模型从已有的轨迹预测数据集中学会正确判断冲突中的礼让关系。 自动驾驶汽车上路时，不可避免的需要学习一些道路上的“潜规则”。自动驾驶系统需要察言观色，随机应变地及时发现什么时候应该减速礼让，什么时候又应该发现别人正在礼让而尽快加速通过。由于道路环境的复杂性，很多新手司机都未必能够做出合适的判断。 这种复杂性导致基于规则的方法很难在覆盖到全部情况的同时不出现互相冲突的情况。来自清华大学的研究团队提出了一种基于自监督学习
自动驾驶中的决策规划模块是衡量和评价自动驾驶能力最核心的指标之一，它的主要任务是在接收到传感器的各种感知信息之后，对当前环境作出分析，然后对底层控制模块下达指令。典型的决策规划模块可以分为三个层次：全局路径规划、行为决策、运动规划。
自动驾驶的3大核心科技是定位（在哪里），感知（周围是啥）以及控制（咋开车呢）。通过车道检测，我们可以对车的行进路线进行路径规划。本篇文章主要通过一个自行车的动力学模型讨论车辆的加速、刹车和转向的模型预测控制。目的不仅在于尽可能地控制车辆轨迹，同时也还要尽可能使速度平滑以避免晕车和频繁的刹车。
Motion Planning是在遵循道路交通规则的前提下，将自动驾驶车辆从当前位置导航到目的地的一种方法。
运动预测(Motion Prediction)模块主要解决自动驾驶车辆与周围环境中的其它运动物体(车辆、行人等)的协同交互问题。该模块对感知模块所检测到的运动物体进行未来一段时间内行为意图的预测，并将预测的结果转化为时间维度和空间维度的轨迹。以这些障碍车、行人、非机动车等运动物体的预测轨迹作为输入，自动驾驶车辆可以做出更加合理的驾驶决策，规划出更加合理、安全的车辆运动行为。
Hybird A*算法保证生成的路径是车辆可实际行驶的，但它仍然包含很多不必要的车辆转向操作，我们可以对其进行进一步的平滑和优化。
Waymo的使命是将自动驾驶技术带到世界各地，让人们和事物能够安全、方便地移动。我们相信，我们的技术可以让人们自由出行，拯救成千上万的人的生命，从而改善交通状况。 自动驾驶汽车有望改善道路安全，为数百万人提供新的出行选择。无论是拯救生命，还是帮助人们跑腿、上班或送孩子上学，完全自动驾驶的汽车都有巨大的潜力，可以更好地改变人们的生活。 安全是Waymo使命的核心——这也是为什么我们在八年前成立的谷歌自动驾驶汽车项目。 每年，全世界有120万人死于交通事故，而在美国，悲剧的数量正在增加。这些崩溃的
自动驾驶系统是指一种可在部分或完全脱离人类驾驶员的情况下实现车辆安全行驶的自主系统，主要包括环境感知、路径规划、行为决策、导航控制等主要技术模块[1]。车辆使用多种车载传感器获取车辆自身状态和所处环境信息，并基于传感器技术、信号处理技术、通讯技术、自动控制技术、计算机技术、人工智能技术等多领域技术对数据做出分析和判断，最终依据环境和自身意图完成类人的自主决策控制。
PID控制算法是一个在工业控制应用中常见的反馈回路算法，它把收集到的数据和一个参考值进行比较，然后把这个差别用于计算新的输入值，从而使得整个系统更加准确而稳定。
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