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2年10月24天

自动驾驶 Apollo 源码分析系列,感知篇(九):感知融合中的数据关联细节

前一篇文章讲了,Apollo 6.0 中融合的代码逻辑流程,但那是基于软件的角度进行梳理和分析的,这一篇文章基于上篇的成果进一步对算法进行较深入的分析,主要涉及到多目标跟踪中的数据关联和滤波算法。目标跟踪的基础知识概念为保持文章内容由浅入深,先做一些基础的概念介绍。卡尔曼滤波如何工作?数据融合最常见的算法是卡尔曼滤波及其变种。卡尔曼滤波是一个多次迭代的算法,一个周期内的工作如图所示:一个目标初始状态,经过 T 时间后,调用 Predict() 方法,初始状态会移植到预测状态,一般 Predic

Java元角分互转

import java.math.BigDecimal;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;/** * 1元 = 10角 = 100分 * 说明:元转换为分,分转换为元 * @author:heshengjin qq:2356899074 * @date 2020年11月26日 下午1:17:12 */@Slf4jpublic final class YuanJiaoFenUtils { /** * 进率: * 1元 = 10角 .