自动驾驶算法(几个项目集锦)---粒子滤波、卡尔曼滤波定位、传感器融合等相关算与ROS下具体实现(附Linux下C++工程github链接)【干货】
因为好几个小工程项目是在假期2020年4月份-2020年6月份学习完成的,包括激光雷达和毫米波雷达融合的项目、粒子滤波定位的项目、无迹卡尔曼滤波算法、轨迹控制预测等,重新每一个都写一篇博客太多了,最近课题也有点忙。Ps:昨天刚进行完华为公司的2021届的自动驾驶算法工程师技术的一面二面,害,不太好~
接下来几个月要努力了!
我把工程源码上传到Github中,下面是项目名称及其对应的c++工程源码地址,如果你想了解原理,网上很多相关
原理博客,具体细节按照源码就可以,很多我写了详细的注释。
1、粒子滤波定位算法,主要是基于无人驾驶工程师粒子滤波定位项目,我将其在ROS下:
https://github.com/JackJu-HIT/ParticleFilter
2、激光雷达和毫米波雷达融合的项目,基于卡尔曼滤波和拓展卡尔曼滤波实现,我将其在ROS框架下运行,你会发现我没有catkin_make编译,直接用的是cmake编译,因为ros本质也是linux下的c++编译,上一个也是
https://github.com/JackJu-HIT/Sensor_Fusion
3、无迹卡尔曼滤波实现激光雷达和毫米波雷达数据融合,也是使用异步的融合,没有使用同步融合,因为实现不同传感器时间同步很难的。
https://github.com/JackJu-HIT/SensorFusion-UKF
4、MPC模型控制算法工程项目:
https://github.com/JackJu-HIT/Selfdriving-MPC
关于MPC技术的基本原理和相关的代码介绍,我写到了pdf文件里面了,都上传到这个链接里面:https://github.com/JackJu-HIT/Selfdriving-MPC/blob/master/The%20introduction%20%20of%20MPC-Juchunyu.pdf
以上的工程项目源码中,我也是从这些开源源码中一点一点去琢磨。我写了很多的注释,等忙完这阵,可以写写关于我对这些工程项目的理解。
今天对我之前做过的几个比较典型的项目进行了整理,还有一些小工程,以后有时间再介绍。
20200709
鞠春宇
于研究室
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