什么是地图上的热力图?
1、理解热力图：城市热力图通过颜色的深浅来表现城市不同区域的活动强度。您可以在使用高德地图的实时环境监测功能时，选择开启热力图功能，以便更直观地了解城市的活动热点分布。
2、在高德地图的主页面，点击右上角的“菱形图标”，然后选择“天气地图”，进入后就可以看到气温热力图。
3、打开手机，点击高德地图。进入高德地图首页后，点击图层。点击天气地图。点击气温小标志。页面就会显示出热力图。
4、进入环境地图后，热力图将自动显示。通过天气地图在图层对话框中直接选择“天气地图”。点击进入后，可找到热力图显示选项。查看与解读热力图 颜色深浅代表人流量密度：颜色越深（如红色、深橙色），表示人流越密集；颜色越浅（如浅黄色、绿色），表示人流较少。
hdl_graph_SLAM源码解读(八):后端优化
hdl_graph_slam源码解读（八）：后端优化 整体介绍 hdl_graph_slam系统的后端优化是整个建图过程的核心。它负责综合前端里程计、GPS、IMU以及地面拟合等所有传入的信息，进行优化处理，并最终生成全局地图。这部分的代码主要集中在APPs/hdl_graph_slam_nodelet.cpp文件中。
hdl_graph_slam源码解读（一）：整体介绍 hdl_graph_slam系统概述 hdl_graph_slam是一套激光SLAM（Simultaneous Localization and MApping）系统，其显著特点是能够融合GPS、IMU（惯性测量单元）、LiDAR（激光雷达）三种传感器数据，实现高精度的环境建图与定位。
自动驾驶技术基本知识介绍
知识点：基于ESP系统衍生的主动加减速功能有场景限制，比如在雨雪砂砾等低摩擦系数的路面上行驶，车辆连普通定速续航都是不允许使用的。因为设定程序会在减速并恢复定速后，以ECU大量喷油为基础全力加速；在湿滑路面上急加速则车辆很有可能失控，所以这些自动驾驶配置的适用范围并不宽，绝对的无人驾驶汽车目前是不存在的，就是这样喽。
IACC是L2级别的自动驾驶，通过采用多传感器融合技术，融合毫米波雷达、多功能摄像头等来感知当前行驶道路的环境，通过动力、制动、转向控制车辆自动加减速及转向，让车辆保持在车道中或跟随前方目标车轨迹自动行驶。 通俗来说就是能自动实现车道居中，自适应巡航，并且在符合条件的弯道实现转向、识别限速标识智能减速等功能。
自动驾驶在特定的道路条件下可以高度自动化，比如封闭的园区、高速公路、城市道路或固定的行车线路等，这这些受限的条件下，人类驾驶员可以全程不用干预。
EGO-PLAnner算法调研和应用
1、EGO-Planner算法是由浙江大学FAST-LAB实验室开发的开源旋翼无人机轨迹规划算法，因其高知名度、理论技术的前沿性、鲁棒性和扩展性，受到科技媒体的广泛关注。
2、ego_planner是一个ESDF（Euclidean Signed Distance Field，欧几里得符号距离场）-free的基于梯度的局部路径规划框架，专为无人机等自主飞行系统设计。它避免了传统基于梯度的运动规划算法中耗时较大的ESDF地图构建过程，通过优化平滑性、碰撞性和动力学可行性项来生成轨迹。以下是ego_planner的学习和部署指南。
3、fastplanner和egoplanner作为局部规划算法，在无人车领域应用时需做相应调整。前端搜索不考虑机器人的动力学特性，生成无碰撞轨迹；后端优化则添加动力学约束，对轨迹进行局部调整以满足实际需求。无人机的微分平坦特性，使其在构建最优化问题时无需考虑动力学约束，主要关注速度和加速度限制。
4、EGO_planner的状态机是规划过程中的核心组件，它负责根据当前的环境信息和车辆状态，在不同的规划状态之间进行切换。
5、深入代码解析，以ego-planner v2版本为例，解析了使用MINCO参数化轨迹的代码细节。阐述了梯度传导在时空联合优化中的应用，如何将常见的成本函数转化到MINCO参数化梯度中，并进行优化。针对MINCO梯度传导的推导，解析了成本函数如何通过链式法则转化为对MINCO参数的梯度。
6、EGO-Swarm论文阅读笔记 摘要：EGO-Swarm是一种全自主且去中心化的四旋翼无人机集群系统，旨在复杂环境中实现高效且安全的飞行。该系统在EGO-Planner的基础上进行了改进，不仅保留了从障碍物一侧绕过的能力，还增加了从障碍物两侧绕过的策略，从而能够选择出多条轨迹中的最优路径执行。
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我是域帮网的签约作者“真实自由”！
希望本篇文章《地图轨迹拟合源码，地图轨迹算法》能对你有所帮助！
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