EM_PLANNER工作过程
使用软件MissionPlanner对飞控进行配置的过程
1、打开Mission Planner 软件，进入初始设置选项选择串口为 COM4 PX4 FMU(COM4),波特率设置为 1152002、选择安装固件-》加载自定义固件会弹出一个文件选择对话框，来选择自定义文件巧币叩讥屋冃腳■芹・:壬厂甲㈡克milTF 去口 1"f 在辑赵SI 岂也#丄11 MJU AlYNk P 【dMF dW NFf 1 电写F !4 ExtlMder 3、点击自定义文件，选择“打开”选项，选中该文件, 选中的文件开始被下载到开发板上。
Km Avifw LlJIlbud LJL 勇应L 吻關I.5、等音乐停止之后，点击“ 0K ”按钮之后，就可以完成飞控板的软件下载操作。
会显示提示“ UploadDone ”，即下载完成。
6.此时点击右上角的“连接”图标，就可以连接到飞控板上，对飞控板的参数进行调试 。
此时，界面出现一个新增的“必要硬件”选项，点击该选项，会发现该选项下面包含下载完成后，会显示提示，要求在飞控板上的音乐停止之后，再点击“ 0K ”按钮 Sir.AM 1** 4血时: htM 卄血 幻工 |. 口 ！ iH «<tWWJFMd 比站小*El ■鬲“百士虑吹个选项，“机架类型”、“飞行模式”、“故障保护”三个选项可以选择自定义模式, 度计校准”、“罗盘”、“遥控器校准”三个选项则需要自己进行校准。
飞1i«ht養I■杞-“加速l^trnw -\rT*p tlkrifS ftBUiK Wft *U _~ ~~ 7、“机架类型”选项可以选择默认& 1、“加速度计校准”需要自己校准，点击“校准加速度计”进入校准,8.2、在将飞控板水平放置之后，点击按钮，完成水平位置的校准IVUMA 怖幔 會③H1MB WW UM IN* 少怡（3口 [□鬼 冃导>¥3tr|-K^nreuiai J*^u+ ¥4J4 Lwd ud ti +u ur■连虎计枝丸歸■驚护 sir”#8.3、在将飞控板左向放置之后，点击按钮，完成向左方向的校准飞斤■«! T.frrffl VH-4||E aid 浮・ KtfiHaia Fihid# ifc I lib iUIFT Hl da H >3 |i ■■■ uy bFyEli 楼式8.4、在将飞控板右向放置之后，点击按钮，完成向右方向的校准占 ^rdkit«4«r VtiV.MtK 帕 W 呼・園鬣初砧审口机果美■wia«TtKA8.5、在将飞控板向下放置之后，点击按钮，完成向下方向的校准鼻■聿星 血酬庚计腔■8.6、在将飞控板向上放置之后，点击按钮，完成向上方向的校准3 Mmtr* buhl 1_二$泌血“ WiZnptar 引：hia | 旦■\i-Rli配B鼻武(3■也L mSOXm电at计校冶■L疙夬：X Pi.ua whiil-i u*» It ut ■ +U UFIff ■贰9、“罗盘”校准9.1对罗盘进行校准时，点击“罗盘”选项，进入“罗盘”选项界面，接着点击“现场校准界面”，进入校准界面。
西门子数字化工厂 数字化车间 先进制造技术
▪ 生产准备时间减少到4-6周
▪ 产品投放市场的时间周期减少到16-18个月
▪ 使75%的车型通过公用制造平台进行柔性制造
▪ 与 Daimler (德国)进行技术信息，制造系统和工艺经验德共享
▪ 用少于25天的时间进行车型制造的生产线转换
▪ 增加50%的单车利润
▪ 每年减少 20%的规划投入
▪ 每年减少5% 装配成本
一汽大众
在美国：通 用 汽 车（GM） 白车身解决方案 Body-in-white, UG
福 特：（Ford）装配解决方案 Final Assembly , BIW，MACHINING
01-05开始实施协同作业方案－eMS
克 莱 斯 勒（Chrysler）白车身解决方案 Body-in-white, CATIA
eM-Plant物流仿真模块
eM-Plant物流仿真模块的功能 和作用：
•对复杂的制造体系进行快速建模（如车 身线，总装线，发动机线等） •对生产线的制造能力进行评估 •分析和优化生产线的缓冲区尺寸 •找出瓶颈点并进行优化 •制定最佳的物流控制策略 •定义精确的制造系统参数，如生产线实 际需要多少工人，设备，控制器等
–TDH – 工具设计部门
•每一个车型项目都由一个 PPH和四个 CPHs共同完成
美国克莱斯勒汽车公司
–在 白车身，冲压方面长期，广泛地采用了Tecnomatix公司的 MPM制造过程管理解决方案
获得的收益：
–刚刚签署了用于大型车制造的MPM制造过程管理软件合同 –在吉普 Jeep车型上开始了总装解决方案的开发应用
西门子数字化工厂 数字化车间 先 进制造技术
目录
1 “数字化工厂”的概念 2 汽车解决方案 3 国内外企业的成功案例 4 效益分析
EM软件操作手册
EM软件操作手册EM软件操作手册EM软件是一款重要的工程软件，广泛应用于无线电通信、雷达、天线、电磁兼容等领域。
本操作手册将为您介绍EM软件的基本操作方法和应用技巧。
1.软件安装和启动安装过程按照主机的系统提示进行即可，启动EM软件后，进入主界面，可以看到菜单栏、工具栏、绘图区等基本组成部分。
在操作时，建议首先阅读软件说明书或在线帮助文档，对软件功能有清晰的认识。
2.模型建立EM软件主要用于模拟各种电磁场环境，模型建立是进行仿真前的基本工作。
在EM软件中，可以通过基于CAD文件的逆向建模方式，直接导入各种三维几何模型；也可以通过直接建模方式手动创建各种密度分布、物理尺寸、形状复杂的电磁场三维几何形体。
3.网格划分将建立好的几何模型进行网格划分是进行电场仿真的关键步骤，划分网格需要根据实际情况选择不同的划分方式。
一般而言，可以手动设置网格密度和分布，也可以通过网格自适应分布算法在几何模型上自动生成合适密度的网格。
4.边界条件在进行电场计算时，需要确定边界条件，即如何处理空间中的边界条件，常用的方法有各种常量电势边界，及任意和自适应阻抗边界；特殊情况下，也可以通过定义电介质等介质方法进行模拟。
5.模拟运行经过模型建立、网格划分、边界条件设置等步骤后，就可以进行电场模拟计算了。
在进行计算时，可以通过修改参数控制模型仿真的范围和准确性，比如调节计算步长、求解方法、场stabilier等等。
6.结果分析仿真计算完后，可以得到各种场强电荷、电流、电介质等相关的结果数据。
这些数据需要进行结果分析，以确定结果的合理性和有效性。
在结果分析时，可以通过可视化工具绘制场强、磁感应强度、电流密度等场中物理量的二维或三维图像，更直观的展示模拟结果，并得出相关结论。
总之，EM软件是一款功能强大的工程软件，通过了解软件的基本操作方法和应用技巧，可以更好地发挥EM软件的作用，成功解决各类电磁场问题。
希望本操作手册能对你们的工作有所帮助。
E x p e c t a t i o n - M a x i m u m ( E M 算 法 )
Baidu Apollo -- EM Planner1. EM Planner 中的EM的含义最大期望算法 Expectation Maximum最大期望算法在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。
在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。
最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。
最大期望算法经过两个步骤交替进行计算第一步，计算期望（Expectation ），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步，最大化（Maximum），最大化在E步求得的最大似然值来计算参数的值。
M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这个过程不断交替进行。
EM简单教-程EM是一个在已知部分相关变量的情况下，估计未知变量的迭代技术。
EM的算法流程如下：初始化分布参数；重复直到收敛：E步骤：根据隐含数据的假设值，给出当前的参数的极大似然估计；M步骤：重新给出未知变量的期望估计。
应用于缺失值。
2. Baidu Apollo EM Motion Planner该系统主要特性有三个，如文中所言：The top layer of the system is a multilane strategy that handles lane-change scenarios by comparing lane-level trajectories computed in parallel.Inside the lane-level trajectory generator, it iteratively solves path and speed optimization based on a Frenet frame.For path and speed optimization, a combination of dynamic programmingand spline-based quadratic programming is proposed to construct a scalable and easy-to-tune framework to handle traffic rules, obstacle decisions and smoothness simultaneously.简单梳理下：通过平行计算来支持变道场景；在Frenet 坐标系下，迭代处理路径和速度的优化问题；通过DP和QP的组合，构建可扩展和易调节的框架，以此同时支持交规，障碍物决策和平滑；通过以上几点特性，该框架可以覆盖高速和低速驾驶场景。
ego planner matlab代码
ego planner matlab代码EGO Planner是一种用于优化函数的算法。
它的主要思路是在不断地调整参数的基础上，寻找一个全局最优解。
这里我将介绍如何使用Matlab编写EGO Planner的代码。
第一步：简单介绍EGO Planner的算法思路。
EGO Planner通过三个步骤来优化一个函数。
首先，它将使用高斯过程模型来估计该函数的值。
然后，它将搜寻具有最大期望改善（Expected Improvement，EI）值的下一个采样点。
最后，它将把新的采样点的值添加到原始数据集中，并根据新的数据重新训练高斯过程模型。
第二步：定义问题。
在这一步中，我们需要定义我们要优化的函数。
为了演示方便，我们在这里假设我们要优化一个简单的一次方程，即y = ax + b。
第三步：生成采样点。
由于EGO Planner需要输入一个起始数据集，因此我们需要在这一步中生成一些初始采样点。
在这里，我们可以使用任何随机生成器来生成一些点。
第四步：训练高斯过程模型。
在这一步中，我们需要使用训练点来训练高斯过程模型。
这可以通过使用gpml工具箱来实现。
第五步：计算EI值。
在这一步中，我们需要使用训练好的高斯过程模型来计算每个采样点的EI值。
这可以通过使用EI.m函数来实现。
第六步：找出EI值最大的采样点。
在这一步中，我们需要找到具有最大EI值的采样点。
这可以通过使用Matlab的内置函数fminbnd来实现。
第七步：将最新采样值添加到数据集中。
在这一步中，我们需要将最新的采样点的值添加到数据集中。
这可以通过使用Matlab中的cat函数来实现。
第八步：重新训练高斯过程模型。
在这一步中，我们需要使用新的数据来重新训练高斯过程模型。
这可以再次使用gpml工具箱来实现。
第九步：重复步骤4-8，直到满足收敛条件。
在这一步中，我们需要循环执行步骤4-8，直到满足收敛条件为止。
这由我们自己来决定，可以根据实际情况逐渐逼近最优解。
Apollo 2.5自动驾驶规划控制系统详细介绍
Apollo 2.5自动驾驶规划控制系统详细介绍
在第4期Apollo自动驾驶公开课中，来自Apollo团队的资深架构师-朱帆老师对Apollo 2.5自动驾驶规划控制系统进行了详细介绍。
这里，我们将整理后的公开课视频和资料分享给大家，没能到达现场的开发者可以通过视频和PPT资料来详细了解课程内容。
Apollo 2.5自动驾驶规划控制
技术难点
规划模块所面临的技术难点有三点。
第一，车辆所处的环境复杂度高。
因此传感器检测返回的数据复杂，障碍物个数种类多；路况信息复杂，在高速上一秒钟车辆能跑出30米，情况瞬息万变。
第二，系统对规划模块的要求高。
规划模块需要覆盖所有的ADAS场景，对模块计算的实时性和稳定性有着很高的要求。
第三，这是一个全新的未知领域，能够从外界获得的信息有限。
虽然有过去长期的积累，但是依然有多重难题需要解决。
整体思路
下面来看一下规划模块是如何实现的。
想象一个人在开车，要从A点开到B点；他有多种方式可以完成这一任务，但是不同的方式，成本是不一样的。
那么如何去找一个成本最低的规划曲线呢？开发者面临的是一个三维空间中的优化问题，包括路面的二维平面，也包括时间维度。
这是一个N立方难度的问题，Apollo 2.5的解决方法是，把这个N立方级别的问题，分拆成两个N平方级别的问题。
也就是在x-y维度上求解，进行路径规划；在路径规划的基础上，以规划出来的路径为s轴，在s-t维度上。
运动控制算法笔试
运动控制算法笔试一、轨迹优化1、说明规划算法建模过程。
（如何设计代价函数和约束）2、说明轨迹规划和路径规划区别。
3、说明规划与控制的区别。
（曲线）4、说明DP和QP优化的时候考虑的约束及优化目标。
5、如何考虑障碍物？6、说明Lattice和Em的基本思路。
7、Lattice为什么使用五次多项式？多项式次数对于拟合曲线有什么影响？8、什么是AX、DX、RRT？用途是什么？9、说明Dijkstra和蚁群算法的特点。
10、搜索算法有哪些，用途是什么？11、什么是轨迹生成算法？（曲线）12、hybrid Astar算法流程及应用二、控制算法1、规划和控制的关系？如何相互配合影响的？2、什么是运动控制？控制具体控制了什么，输入输出是什么？如何实现的？表现到车辆状态上又是怎样的？3、什么是PID、LQR、MPC算法？用途是什么？分别解决了什么问题？4、传统PID、LQR、MPC各自的优缺点有哪些？对于缺点有哪些解决方法？5、PID超调如何解决，积分饱和如何解决？LQR如何建模，状态量有哪些，控制量有哪些？6、如何设计MPC？三、计算几何1、如何求点在线上的投影？如何求点到直线距离？2、如何求SL坐标系3、两条直线的交点（向量）4、碰撞检测方法5、曲线（贝塞尔，b样条，正弦曲线，圆弧曲线，螺旋曲线等）6、五次曲线、回旋线、三次样条曲线、B样条曲线的表示。
四、车辆动力学和运动学模型1、车辆动力学和运动学模型不同，原因以及使用的情况代码类一、C++编程1、C++函数指针有哪几类？函数指针、lambda、仿函数对象分别是什么？2、如何利用谓词对给定容器进行自定义排序？3、传递引用和传递值的区别？传递常引用和传递引用之间的区别？传递右值引用和传递引用之间的区别？4、函数对象应该通过什么传递？5、什么是万能引用？用途是什么？6、什么是完美转发？用途是什么？7、std::unorded_map和std::map之间的差异是什么？8、虚函数、虚表的原理？9、如何在c++中创建线程？如何在线程间同步？10、互斥锁是什么？用途是什么？条件变量又是什么？为什么要用条件变量？11、智能指针和祼指针之间的差异？为什么要用指针的引用计数？12、智能指针分哪几种？std::unique_ptr，std::shared_ptr，std::weak_ptr各有何用途？13、悬挂指针会导致什么问题？如何避免？14、traits是什么？什么时候用traits？参考答案（部分）规划与控制岗一、轨迹优化1、说明规划算法建模过程。
技术文档二次规划（QP）样条路径
技术⽂档⼆次规划（QP）样条路径
参考：
Apollo的Planning分为参考线平滑、决策、路径规划、速度规划等部分。
从整体上来说，规划模块的架构分为两个部分：⼀部分负责对数据的监听、获取和预处理；另⼀部分负责管理各个优化模块。
数据进⼊后，对其综合处理为规划模块的内部数据结构，由任务管理器调度合适的优化器进⾏各个优化任务。
综合优化的结果，经过最终的验证后，输出给控制模块。
在设计上，实现了策略的可插拔，使得各个优化器可以灵活配置不同策略，提升迭代效率。
EM-Planner是具体的规划实施类，它基于⾼精地图、导航路径及障碍物信息作出实际的驾驶决策，包括路径、速度等⽅⾯。
⾸先使⽤DP（动态规划）⽅法确定初始的路径和速度，再利⽤QP（⼆次规划）⽅法进⼀步优化路径和速度，以得到⼀条更平滑的轨迹，既满⾜舒适性，⼜⽅便车辆操纵。
基于样条的车辆轨迹优化⼆次规划，为了寻求更优质更平滑，体感更好的路径，需要使⽤⼆次规划的⽅法寻找。
需要的限制条件有：曲率和曲率连续性、贴近中⼼线、避免碰撞。
将路径划分为n段，每段路径⽤⼀个多项式来表⽰。
每个样条段 i 都有沿着参考线的累加距离。
每段的路径默认⽤5阶多项式表⽰：
优化问题：
初始点约束：
终点约束：
平滑节点约束：
点采样边界约束：
在路径上均匀的取样m个点，检查这些点上的障碍物边界。
将这些约束转换为QP约束不等式，使⽤不等式：。
apollo em planner解读
apollo em planner解读摘要：1.引言2.Apollo EM Planner 介绍3.Apollo EM Planner 的工作原理4.Apollo EM Planner 的应用场景5.Apollo EM Planner 的优势和局限性6.结论正文：【引言】随着现代社会的快速发展，人们对于出行和物流的需求日益增长。
为了满足这些需求，自动驾驶技术应运而生。
Apollo EM Planner 是百度Apollo 团队研发的一款用于自动驾驶的规划器，本文将对它进行解读。
【Apollo EM Planner 介绍】Apollo EM Planner，即Apollo Environment Matrix Planner，是基于环境矩阵的规划器。
它主要用于自动驾驶汽车在复杂城市环境中的路径规划，包括行驶道路、交通信号灯、行人、车辆等元素的考虑。
【Apollo EM Planner 的工作原理】Apollo EM Planner 的工作原理主要分为以下几个步骤：1.构建环境矩阵：通过激光雷达、摄像头等传感器采集数据，构建出环境中的各种元素，如车辆、行人、交通信号灯等，形成一个环境矩阵。
2.状态估计：根据环境矩阵，估计车辆当前的状态，如位置、速度、方向等。
3.预测：根据车辆的状态和环境矩阵，预测未来一段时间内车辆的运动轨迹以及环境中的其他元素的变化。
4.规划：在预测的基础上，规划出一条安全的行驶路径，包括行驶方向、速度、目的地等。
5.控制：将规划出的路径转化为具体的控制指令，如油门、刹车、转向等，发送给汽车的执行器。
【Apollo EM Planner 的应用场景】Apollo EM Planner 适用于各种复杂的城市道路环境，包括拥堵路段、红绿灯路口、行人过马路等场景。
在这些场景中，Apollo EM Planner 可以实现高效、安全的自动驾驶。
【Apollo EM Planner 的优势和局限性】优势：1.考虑了交通信号灯、行人等多种交通元素，提高了规划的实时性和安全性。
apollo em planner解读
apollo em planner解读随着自动驾驶技术的快速发展，路径规划成为了各大厂商研发的重点。
Apollo EM Planner作为一款优秀的路径规划工具，受到了广泛关注。
本文将对Apollo EM Planner进行解读，分析其核心功能、使用方法以及优缺点，为大家提供一个全面的了解。
一、Apollo EM Planner简介Apollo EM Planner，又称Apollo Path Planning，是百度Apollo平台的一部分。
它是一款基于强化学习的实时路径规划工具，可为自动驾驶汽车提供安全、高效的行驶路径。
Apollo EM Planner支持多种自动驾驶场景，如高速公路、城市道路等，可适应不同的道路条件和交通环境。
二、Apollo EM Planner的核心功能1.实时路径规划：Apollo EM Planner能够根据实时传感器数据，如激光雷达、摄像头等，对周边环境进行感知，并对当前车辆状态进行分析，生成一条安全、高效的行驶路径。
2.路径优化：Apollo EM Planner采用了基于强化学习的路径优化算法，使得生成的路径在满足安全性的同时，还能兼顾行驶效率。
3.动态障碍物避让：Apollo EM Planner能够实时检测周边动态障碍物，如其他车辆、行人等，并根据实际情况调整规划路径，确保行驶安全。
4.适应不同驾驶场景：Apollo EM Planner支持多种驾驶场景，如高速公路、城市道路等，可以根据不同场景调整路径规划策略，提高行驶效率。
三、如何使用Apollo EM Planner进行路径规划1.准备工作：首先，需要安装并配置Apollo SDK，以便调用Apollo Path Planning相关接口。
2.初始化环境：创建一个环境，包括地图、车辆模型、传感器等。
3.感知环境：使用激光雷达、摄像头等传感器，获取实时环境信息。
4.路径规划：调用Apollo Path Planning接口，输入实时环境信息，获取规划好的路径。
em算法原理
EM算法原理一、简介EM（Expectation Maximization）算法是一种常见的统计学习方法，用于估计参数和解决一些难以处理的问题，特别是在存在隐变量的情况下。
EM算法最初由数学家罗伯特·卢德米勒（RobertLushmiller）和理查德·贝尔曼（RichardBellman）在20世纪50年代提出，后来由 statisticiansDempster, Laird, and Rubin 进一步发展，因此也被命名为Dempster-Laird-Rubin算法。
EM算法在许多领域都有广泛的应用，如混合高斯模型、隐马尔可夫模型、高斯过程回归等。
二、EM算法的步骤EM算法主要由两个步骤组成：E步（ExpectationStep）和M步（Maximization Step），这两个步骤在迭代过程中交替进行。
1.E步：计算隐变量的条件期望。
给定当前的参数估计值，计算隐变量的条件期望，通常表示为参数的函数。
这个步骤中，隐变量对数似然函数的参数更新起着关键作用。
2.M步：最大化期望值函数。
在E步计算出期望值之后，M步将尝试找到一组参数，使得这个期望值函数最大。
这个步骤中，通常使用优化算法来找到使期望值函数最大的参数值。
这两个步骤在迭代过程中交替进行，每次迭代都更新了参数的估计值，直到满足某个停止准则（如参数收敛或达到预设的最大迭代次数）。
三、EM算法的特点与优点1.处理隐变量：EM算法能够处理数据中存在的隐变量问题，这是它与其他参数估计方法相比的一大优势。
通过估计隐变量的概率分布，EM算法能够更准确地描述数据的生成过程。
2.简单易行：相对于其他优化算法，EM算法相对简单易懂，也容易实现。
它的主要目标是最优化一个简单的对数似然函数，这使得EM算法在许多情况下都能给出很好的结果。
3.稳健性：对于一些数据异常或丢失的情况，EM算法往往表现出较好的稳健性。
这是因为EM算法在估计参数时，会考虑到所有可用的数据，而不仅仅是正常的数据点。
Microsoft Planner for Task Management 使用教程及界面介绍翻译
Microsoft Planner for Task Management 使用教程及界面介绍翻译Microsoft Planner for Task Management 使用教程及界面介绍Microsoft Planner 是微软公司开发的一款任务管理工具。
它提供了一个简洁、直观的界面，帮助个人和团队高效地组织和跟踪任务。
本文将为您介绍 Microsoft Planner 的使用教程和界面功能。
一、登录和创建团队Microsoft Planner 可以与您的 Microsoft 账户绑定，登录后，您可以创建自己的团队或加入已有的团队。
登录后，您将看到一个清晰的仪表盘界面，其中列出了您的所有团队和相关的任务列表。
二、创建任务在 Microsoft Planner 中，您可以为每个团队创建多个任务列表，并在每个任务列表中添加具体的任务。
在任务列表中，您可以点击“添加任务”按钮，填写任务的标题、截止日期以及其他相关信息。
您还可以为任务选择负责人、标记任务的重要程度，并添加自定义标签。
三、分配任务Microsoft Planner 允许您将任务分配给团队中的成员。
在任务详情页的右侧，您可以选择负责人，并将任务指派给他们。
负责人可以接受任务，并向团队成员分配具体的子任务。
四、追踪任务进度在 Microsoft Planner 中，您可以实时追踪任务的进度。
每个任务都有一个进度条，显示任务的完成情况。
您可以通过拖动进度条来更新任务的进度，并及时通知团队成员。
除了进度条，您还可以在任务详情页中查看任务的详细进展，包括完成日期、相关文件和讨论记录。
五、与团队协作Microsoft Planner 提供了多种协作功能，方便团队成员之间的沟通和合作。
在任务详情页中，团队成员可以进行实时讨论，分享相关文件和笔记。
这有助于团队成员之间保持沟通和信息共享，提高工作效率。
六、界面介绍Microsoft Planner 的界面简洁、直观，提供了良好的用户体验。
apollo em planner解读
文章标题：深度解读Apollo EM Planner一、前言在当今科技日新月异的时代，人工智能技术的发展如火如荼，而其中的一个重要应用就是Apollo EM Planner。
本文将深度解读这一主题，以期帮助读者更加全面、深刻地理解Apollo EM Planner的概念和应用。
二、什么是Apollo EM Planner1. 定义Apollo EM Planner是一种基于人工智能技术的规划系统，旨在为车辆提供高效、安全的路径规划和行驶方案。
2. 原理其原理是通过对路况、交通信号、车辆状态等多方面信息进行实时感知和分析，从而为车辆提供最佳的路径规划和导航服务。
3. 应用Apollo EM Planner主要应用于自动驾驶汽车领域，为无人驾驶汽车提供路径规划和行驶指引。
三、Apollo EM Planner的核心技术与特点1. 多传感器融合技术Apollo EM Planner借助于多种传感器，如激光雷达、摄像头、GPS 等，实时获取周围环境信息，并通过融合处理，为车辆提供准确的路况感知。
2. 实时路径规划算法Apollo EM Planner采用先进的路径规划算法，能够实时响应交通状况的变化，为车辆提供最佳的行驶路线。
四、深度解读Apollo EM Planner的应用场景1. 城市道路行驶在繁忙的城市道路上，Apollo EM Planner能够通过实时感知和分析，为无人驾驶汽车规划避开拥堵的最佳路径，从而提高车辆的通行效率。
2. 自动泊车通过对车辆周围环境的感知和分析，Apollo EM Planner可以为车辆提供最佳的停车位搜索和自动泊车指引。
五、对Apollo EM Planner的个人观点和理解个人认为，Apollo EM Planner作为一种基于人工智能技术的规划系统，在未来无人驾驶汽车的发展中将起到至关重要的作用。
通过对路况和车辆状态的实时感知和分析，它能够为车辆提供安全、高效的行驶方案，从而推动无人驾驶汽车技术的进步。
基于Tecnomatix的三维装配工艺设计与仿真技术研究
第35卷 第8期 2013-08(上) 【11】收稿日期：2013-03-12基金项目：国防基础科研资助项目（A1120110003, A1120131044）；国防技术基础科研资助项目（Z312011B003, Z312012B001, B3120131100）作者简介：田富君（1985 -），男，工程师，博士，主要从事CAPP、制造业信息化等方面的研究。
基于Tecnomatix的三维装配工艺设计与仿真技术研究Three-dimensional assembly process planning and simulation technologybased on Tecnomatix田富君，张红旗，陈帝江，程五四Tian Fu-jun, Zhang hong-qi, chen Di-jiang, cheng Wu-si(中国电子科技集团公司第三十八研究所，合肥 230088)摘 要：针对当前装配工艺设计存在的问题，研究了三维环境下的装配工艺设计与仿真技术。
分析了三维装配工艺设计与仿真过程，建立了装配工艺信息模型。
通过对数字化制造软件Tecnomatix系统进行二次开发，并以某部件为例，对三维装配工艺设计与仿真系统的应用过程进行了讨论。
关键词：三维装配工艺设计；装配工艺仿真；计算机辅助工艺设计中图分类号：TH166；TP391.7 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2013)08(上)-0011-04Doi:10.3969/j.issn.1009-0134.2013.08(上).040 引言随着三维计算机辅助设计（Computer Aided Design, CAD）软件的广泛应用，我国大部分制造企业已经基本采用三维CAD软件进行产品的设计。
然而，在装配工艺设计方面，大部分制造企业仍然采用传统的基于二维工程图的装配工艺设计方法，这种装配工艺设计存在如下问题：首先，由于缺少直观的产品表现形式，工艺设计人员不得不根据二维工程图纸，去构想产品的装配关系，根据自己的经验规划出产品的装配方案，整个过程浪费了大量的时间；其次，传统的二维装配工艺设计缺乏仿真验证手段，导致编制出来的工艺很难指导装配，时常出现零部件错装、漏装、装不上的情况；再次，由于缺乏工装、工具等三维模型的支持，传统的二维装配工艺设计不能够对工装的合理性和工具的可达性进行验证；最后，生产现场仍然采用传统的二维装配工艺文件，经常需要工艺设计人员现场指导装配。
apollo em planner解读
apollo em planner解读摘要：1.简介- apollo 计划- em planner 的作用2.em planner 的工作原理- 数据收集- 路径规划- 决策与控制3.em planner 的应用场景- 交通拥堵- 复杂环境- 极端天气4.em planner 的优势与挑战- 提高驾驶安全与效率- 应对复杂路况- 依赖高精度地图与传感器5.结论- em planner 在自动驾驶领域的重要性- 未来发展趋势与展望正文：随着科技的飞速发展，自动驾驶技术逐渐成为人们关注的焦点。
在众多自动驾驶项目中，Apollo 计划脱颖而出，其em planner 模块更是吸引了广泛的关注。
本文将为您详细解读Apollo em planner 的工作原理、应用场景及其优势与挑战。
1.简介Apollo 计划是由百度推出的一款全面开源的自动驾驶平台。
它整合了百度在人工智能、高精度地图、定位等方面的优势技术，旨在为自动驾驶领域提供一套完整、可靠的解决方案。
而em planner，作为Apollo 计划的核心模块之一，主要负责规划车辆的行驶路径，以保证自动驾驶过程的安全与高效。
2.em planner 的工作原理em planner 的工作原理可以概括为数据收集、路径规划和决策与控制三个阶段。
首先，通过各种传感器（如激光雷达、摄像头等）收集周围环境的数据，形成对车辆周围环境的感知。
然后，基于这些感知数据，通过路径规划算法生成一条安全、高效的行驶路径。
最后，通过决策与控制模块，实时调整车辆的行驶状态，使其沿着规划好的路径行驶。
3.em planner 的应用场景em planner 具有广泛的应用场景，尤其在交通拥堵、复杂环境和极端天气等情况下，更能体现出其优越性。
例如，在拥堵的路况下，em planner 可以灵活地规划行驶路线，避免拥堵，提高行驶效率。
在复杂环境下，如狭窄的街道、多岔路口等，em planner 可以根据实时环境信息，规划出一条合适的行驶路径。
MissionPlanner地面站操作使用文档
无人机地面站（GCS）Mission Planner 操作使用手册小左实验室2014-10-1目录Mission Planner 操作使用手册 (1)1.Mission Planner简介 (2)2.Mission Planner安装 (2)3.飞控板固件加载 (3)4.链接飞控板 (5)5.Mission Planner显示面板及特点 (5)5.1连接Connect (5)5.2飞行数据Flight Data (5)5.3飞行规划Flight Planning (7)5.4初始化设置Initial setup (7)5.5参数配置和调整Params Configure安定tuning (7)5.6仿真器 (8)6飞行任务规划 (8)6.1航点规划及动作 (8)6.2任务指令参考 (10)6.3相机控制与自动操作 (11)6.4转场点设置 (13)6.5地形跟踪 (15)7.基于数据记录的故障诊断 (16)7.1基于logs诊断问题 (16)7.２数传电台记录诊断 (20)7.３闪存数据记录 (22)7.４记录数据与回放任务 (25)7.５振动测量分析 (26)8.开源Mission Planner的二次开发基础 (29)8.1Visual Studio Community 13.0打开Mission Planner solution (29)8.2 发布修改后的Mission Planner (31)11.Mission Planner简介Mission Planner是无人机地面控制站软件，适用于固定翼，旋翼机和地面车。
仅仅在windows 系统下工作。
Mission Planner可给你的自动车辆提供配置工具或动力学控制。
其主要特点：●给控制板提供固件加载●设定，配置及调整飞行器至最优性能●通过在地图上的鼠标点击入口来规划，保存及加载自动任务给飞控板●下载及分析由飞控板创建的任务记录●与PC飞行模拟器连接，提供硬件在环的UAV模拟器●通过适当的数传电台，可以监控飞行器状态，记录电台传递数据，分析电台记录或在FPV模式下工作2.Mission Planner安装Mission Planner是windows系统上的自由开源软件，安装非常简单。
apollo em planner解读
apollo em planner解读【原创实用版】目录1.Apollo EM Planner 简介2.Apollo EM Planner 的功能特点3.Apollo EM Planner 的应用领域4.Apollo EM Planner 的优势与不足5.总结正文【1.Apollo EM Planner 简介】Apollo EM Planner 是一款实用的项目管理工具，旨在帮助用户更高效地规划、执行和跟踪项目进度。
该工具具有强大的功能，可以满足各种项目需求，从简单的任务分配到大型项目的协同处理，都可以轻松应对。
【2.Apollo EM Planner 的功能特点】Apollo EM Planner 具有以下几个主要功能特点：(1) 任务分配与进度跟踪：用户可以轻松地为团队成员分配任务，并实时跟踪项目进度，确保项目按计划进行。
(2) 多维度报告：Apollo EM Planner 可以根据项目进度生成各种报告，包括任务完成情况、项目进度报告等，方便用户随时了解项目状态。
(3) 团队协同：Apollo EM Planner 支持多人实时协作，用户可以轻松与团队成员进行沟通交流，提高工作效率。
(4) 自定义视图：用户可以根据自己的需求创建自定义视图，方便快速查看项目信息。
【3.Apollo EM Planner 的应用领域】Apollo EM Planner 适用于各种行业和领域，包括软件开发、市场营销、项目管理等，可以帮助用户更高效地完成项目任务。
【4.Apollo EM Planner 的优势与不足】(1) 优势：Apollo EM Planner 具有强大的功能，可以满足各种项目需求；支持多人实时协作，提高工作效率；生成多维度报告，方便用户随时了解项目状态。
(2) 不足：部分用户反映 Apollo EM Planner 的学习曲线较陡峭，需要花费一定时间熟悉操作；另外，该工具的价格相对较高，可能不适合所有预算的项目。
eM-planner系统在焊装车身规划及制造过程中的应用
eM-planner系统在焊装车身规划及制造过程中的应用
韩立军;朱俊洁
【期刊名称】《汽车工艺与材料》
【年(卷),期】2007(000)006
【摘要】eM-power数字化规划系统是对传统规划模式及制造业的革命，它是根据虚拟制造的原理，利用计算机和网络技术，实现产品生命周期中的设计、制造、装配、仿真等功能，达到缩短新产品的上市时间、降低成本、优化设计、提高生产效率和产品质量的目的。
结合一汽一大众白车身数字化系统规划及制造过程中的具体应用，介绍了eM-power数字化规划系统的组成及其主体eM-planner系统的原理及特点。
【总页数】4页(P1-4)
【作者】韩立军;朱俊洁
【作者单位】一汽-大众汽车有限公司;吉林大学
【正文语种】中文
【相关文献】
1.白车身焊装线电控系统网络规划及安全控制研究 [J], 童育华;王健强;孙纯哲
2.CMT钎焊在车身焊装过程中的应用分析 [J], 何柳;魏小宝
3.车身焊装数字化——eM-planner系统在焊装车身规划及制造过程中的应用 [J], 韩立军
4.焊装夹具在车身制造过程中的管理 [J], 王永华
5.焊装防错技术在白车身制造中的应用 [J], 张伟
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VDA6.7提问表、条例
VDA6.7提问(tíwèn)表、条例VDA6.7提问(tíwèn)表、条例VDA6.7提问(tíwèn)表提问项目关注内容1输出 / 结果 / 实现目标，2输入 / 要求 / 规定，3规则 / 方法 / 程序 / 实施，4人力资源，5有形资源，6有效度记录得分项目管理（1）在所有内部和外部过程中，以顾客为导向的工作态度是外部顾客对产品质量、期限、价格和服务满意的基础。
为此，企业管理层应在所有过程中为此创造条件。
一个重要的方面是项目风险的最小化。
对成功地处理委托和开展项目来说重要的是，从接受委托直至产品交付给顾客包括售后服务在内实施通用的项目管理。
项目管理指的是以成功落实各个委托为目标的管理手段。
为此应直接地跨专业地定义、协调和管理策划、控制和决策过程。
1.1在实现要制造的产品时应确保满足对委托 / 项目的所有内部和外部要求，以保证顾客的高度满意和实现内部目标。
为了确保顾客满意，承包方首先要满足合同，因此主要应检查：- 期限满足情况- 进货产品质量- 顾客服务- 规定的检验程序、检验装置通过检查各个项目阶段（对应规定的里程碑），包括在顾客处验收，证明符合要求。
1.2 项目管理的输入由与交付产品相关的内部和外部要求和规定组成。
必须确保，报盘阶段以及委托 / 落实阶段的所有必要规定都已存在（例如通过检查表检查）。
外部要求或顾客要求顾客的要求由与委托的要求和通用要求汇总而成：- 产品建议书及可使用性、周期时间、…、期限- 联络、数据交换、接口- 顾客的生产设备规范- 标准、法规、条例内部要求对于每个项目 / 委托，都要系统地确定其内部目标。
内部要求可以分为顾客规定补充性目标以及过程流程目标。
需考虑的要点，例如：- 项目组织规定关于项目报告 / 项目评审的要求（见第三点）- 供方管理规定（例如发包策略、“自造还是购买”）- 项目策划要求（例如使用标准里程碑计划）- 核算准则（例如将报盘核算转移到委托核算中）- 财务目标值- 项目管理过程要求（例如流转时间、人工支出）1.3在项目管理中，有必要确定流程并对所有参与者的协作做出规定。
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安全
输送
钢结构 焊枪 夹具 其他项
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2.在VW规定的库中，建出需要添加的资源类型。
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3.在VW规定的库中更改路径，在属性中粘贴上你需要的文件路径。
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4.拖动资源库中新建的资源到相应的工位，相应的目录下。
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5.编辑工艺，按照VW演示的标准文件结构编辑工艺过程。
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6.把焊点库，需要编辑的工艺，工件托到STUDY文件夹下ROBCADSTUDY下，然后LOAD
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7.按照图示分配焊点（这只是技巧还有其他方法分配焊点）
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8.把有连接关系的一一连接
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9.编辑PERT,GANTT
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10.如图所示，箭头方向表示工艺顺序
见下页
注意：部分文件有下一层，必须逐层检查
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11.Pert view中的工艺顺序在Gantt view中可以查看，以检查节拍情况。
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最后要做到，焊枪关联所焊的焊点
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工艺过程与人及焊枪的关联，及焊点的关联
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工人与工艺关联，可以