自动驾驶

通过can线连接，1.获取汽车实时状态并生成相应统计图像；2.读取故障码，并显示对应的故障解析故障解决方案3.控制车辆如前后雾灯等来检查车辆功能

项目实现了完整的无人机地面站核心功能：基于MAVLink协议的飞行器状态监控（姿态、位置、电池信息）、实时三维航迹显示、在线任务规划与航点上传、飞行参数调试、以及数传/图传链路状态监控。为用户提供了从任务准备到飞行监控的全流程操作界面。

1提供协程级别或者线程logger你可以视作是python的logging日志，提供不同级别的日志存储2提供es的查询方式结合前端展示日志3它有极致的性能让你可以忽略由日志带来的IO延迟问题

多模式驱动支持差速驱动底盘设计支持全向移动（前进/后退/原地旋转），最高速度可达1.5m/s且具备三档可调模式；紧急制动响应时间＜200ms，遇到突发障碍时可瞬间停止避免碰撞。

robotToool工具开发项目，采用apollo的开发技术栈，将cyber通讯技术应用到开发项目中(之前主要是GRPC通讯技术)，简化了开发模式，提高了开发效率。业务层面上，基于二代车载实现了可视化的软件参数配置，硬件参数配置，状态上报，升级维护，一体化标定等基础功能，简化了车间设备操作的步骤，提

1. 本项目是自动驾驶技术在无人化清洁场景的具体落地，可代替人工作业； 2. 本项目中的技术点涵盖广大，涉及到自动驾驶、人工智能、机器人等领域的技术； 3. 本项目是硬件、软件、算法的集成体； 4. 本人主导并参与了本项目中的全部工作，有完整的技术路线和完整的技术框架，可以快速迭代； 5. 本人对自动驾驶、机器人、人工智能领域的相关技术点都有涉及、可以兼顾多个技术点的研发。

确定需要讲哪些内容，每个内容多少学时； 软件面向自动驾驶行业的数据挖掘部分； 从海量的数据实车数据中筛选出对模型训练具有高价值的数据，从而加速模型和软件的迭代； 软件方案采用主动学习方法，具体策略包含uncertainty、core-set、learning loss、交叉熵等。通过这些策略来筛选出高价值数据，实现模型的持续迭代。

1.评估模型的性能并避免过拟合 2.一个LSTM编码器网络和一个GAN网络 3.预测车辆轨迹是自动驾驶领域的一个重要问题。它可以帮助自动驾驶车辆更好地规划路径和避免碰撞。