原创 手把手教你用tensorflow做無人駕駛(二)-LSTM應用實戰

通過這篇博客,你可學到怎麼在tensorflow環境下搭建LSTM網絡(這裏包括單層與多層),同時使用matplotlib模塊畫圖,通過訓練完以後,把網絡保存下來,以後再次打開網絡就不需要再次訓練網絡,直接用即可。這裏我會演示保存下來的網

原创 手把手教你用tensorflow做無人駕駛(一)

這個是產生大小爲28*50的-1到1的隨機數矩陣,這個embedding_mat是變量使用tf.Variable定義的,在TensorFlow的世界裏,變量的定義和初始化是分開,想要將所有圖變量進行集體初始化時應該使用tf.global_

原创 車路協同-使用SUMO軟件實現智能交通燈控制(一)

這裏,SUMO的軟件安裝就貼教程了,其實網上有很多教程,簡單的說一下: sudo add-apt-repository ppa:sumo/stable sudo apt-get update sudo apt-get install s

原创 注意Pytorch中GPU與CPU的使用

其實在Pytorch中並不是在任何情況下把數據放到GPU下就能訓練效率,減少訓練時間。 下面舉個例子: import torch import time print(torch.cuda.is_available()) print(

原创 手把手教用matlab做無人駕駛(十一)-- stanley控制算法

stanley算法是斯坦福大學開發的無人車,通過這樣設計橫向控制器,獲得了2005年度DARPA Grand Challenge的第一名,這個stanley算法相比較前一篇博客介紹的pure pursuit算法,優點就是既考慮了車身偏航角

原创 手把手教用ROS做機器人控制(三)--ROS系統中rosbag使用MATLAB查看的兩種方法

不知道你們有沒有遇到rosbag數據包查看數據困難的問題,用rosbag play看不到數據,用rviz訂閱也不太好,用rqt_bag插件查看也不是很友好,無奈之下,還是用我擅長的matlab實現數據查看,因爲matlab也支撐ROS。如

原创 強化學習(二)--讓你輕鬆玩轉生成對抗網絡(GAN)與生成對抗模仿學習(GAIL)

GAN的基本結構 GAN的主要結構包括一個生成器G(Generator)和一個判別器D(Discriminator) GAN 充分利用“對抗過程”訓練兩個神經網絡,這兩個網絡會互相博弈直至達到一種理想的平衡狀態,我們這個例子中的警察和罪犯

原创 強化學習(一)-DQN控制倒立擺

這裏,使用gym環境實現仿真,從小車倒立擺的環境模型中,我們不難看到,小車倒立擺的狀態空間爲共四個,動作空間爲爲兩個,當動作爲1時,施加正向的力10N;當動作爲0時,施加負向的力-10N。  在碼中使用了env.step()函數來對每一步

原创 關於實現無人駕駛行人軌跡預測的感想

行人軌跡預測的難點 總體而言,行人軌跡預測的難點主要有兩個: 第一,行人運動主觀、靈活,預測難度大。本身精確預測未來的運動軌跡是一個幾乎不可能完成的任務,但是通過觀察某個障礙物歷史時刻的運動軌跡,可以根據一些算法來大致估計出未來的運動軌跡

原创 手把手教用matlab做無人駕駛(十六)--matlab/simulink 高級應用

1.首先,介紹一下matlab/simulink中把模塊封裝爲庫函數 通過以下建立Library 如下是我的庫內容,保存庫名字爲mathlib:   然後建立一個模型,打開mathlib.slx模塊,把這個模塊加入模型中,建立如下模

原创 手把手教用matlab做無人駕駛(十五)--matlab/simulink stateflow學習教程

1.打開stateflow的五種方式方式: (1)在maltab命令行裏面輸入:sf (2)命令行輸入:sflib (3)命令行輸入:sfnew  -matlab (4)命令行輸入:sfnew -c  這是打開stateflow c語言編

原创 手把手教用matlab做無人駕駛(十四)--項目實踐(MPCC)

首先導入數據使用matlab程序畫圖可見; clear close all; clc; load Tracks/track2.mat  %導入數據 figure(1); plot(track2.outer(1,:),track2.oute

原创 手把手教用matlab做無人駕駛(十二)-- MPC控制算法

MPC控制算法的資料很多,這裏就不詳講了,這裏搭建的matlab程序也是用了matlab 自帶的模塊,Lane Keeping Assist System,matlab整體框架如下: MPC內部結構如下:   仿真結果如下:    

原创 手把手教用matlab做無人駕駛(十三)-- 後輪反饋控制算法(Rear wheel feedback)

後輪反饋控制算法:Rear wheel feedback 文章題目:A Survey of Motion Planning and Control Techniques for Self-driving Urban Vehicles 文章

原创 手把手教用matlab做無人駕駛(十)--純跟蹤算法(pure control)的補充l---python與matlab/simulink兩種語言的編程實現

已經半年沒有關注博客了,由於當時工作太忙的原因,現在終於有時間再次迴歸博客了,再這半年的時間裏由於沒在,許多人留言希望上傳pure control代碼,現在這裏會上傳python與matlab/simulink兩個版本代碼,僅供參考。歡迎