博主是《学习OpenCV4：基于Python的算法实战》和《深度学习计算机视觉实战》两本图书的作者，目前从事自动驾驶感知融合算法开发，分享内容包括深度学习、计算机视觉、OpenCV、自动驾驶、SLAM、C++/Python语言开发等方向的内容。
欢迎关注公众号“计算机视觉与OpenCV”
欢迎添加我的微信号study428加入学习交流群。
1、四元数在表示空间旋转时的优势是什么？
（1）四元数解决了其他3维空间旋转算法会遇到的恼人的问题，比如使用欧拉角来表示旋转操作时会遇到的万向节锁问题(Gimbal lock)；
（2）计算效率比旋转矩阵方法高，因为表达四元数只需要4个数，旋转矩阵需要9个。
（3）其简单的数学表达方式可以被用来规划出高阶连续姿态运动以及在多姿态间插值。
2、什么是插值？
插值对应的英文是interpolation ，是数学上的一个常用术语。
维基百科的专业解释：数学的数值分析领域中，插值是一种通过已知的、离散的数据点，在一定范围内推求新数据点的过程或方法。求解科学和工程的问题时，通常有许多数据点借由采样、实验等方法获得，这些数据可能代表了有限个数值函数。而根据这些数据，我们往往希望得到一个连续的函数（也就是曲线）；或者更密集的离散方程与已知数据互相吻合，这个过程叫做拟合。插值是曲线必须通过已知点的拟合。
插值方法有很多种，比如最简单的最邻近插值(nearest interpolation)、线性插值(linear interpolation)；常用的双线性插值（Bilinear interpolation）,还有保护图像细节效果较好的双三次插值(bicubic interpolation)、三次样条插值(cubic Spline Interpolation)等。
在图像处理和计算机视觉领域，应用比较多的双线性插值。双线性插值的效果不是最好的，但相较最邻近插值和线性插值的简单粗暴，其获得图像的效果还是更令人满意的，而且双线性插值的计算量和易于理解程度会优于双三次插值和三次样条插值等高阶插值方法。因此双线性插值还是最受广大图像研究者喜爱的。
3、简单介绍一下自动驾驶系统
自动驾驶控制系统通常被分为三部分：环境感知-＞决策规划-＞控制执行。
自动驾驶涉及的关键技术包括了环境感知、传感器融合、智能网联V2X、高精度地图、决策规划等关键技术。
环境感知：自动驾驶的传感系统需要通过搜集汽车周边信息，然后做出决策（转向、变道、加速、减速）。环境感知通过各种传感器去搜集汽车周边信息，包括车辆本身状态、道路、行人、交通信号、交通标识、交通状况、周围车辆等。常用的传感器包括了摄像头、激光雷达、毫米波雷达、组合导航等等。
目前行业内有两种主流技术路线，一种是以特斯拉为代表的以摄像机为主导的多传感器融合方案；另一种是以谷歌、百度为代表的以激光雷达为主导，其他传感器为辅助的技术方案。无论哪种方案，都需要通过智能控制算法，根据驾驶员意图、当前车速、外部环境等状态计算规划驾驶指令、规划路径，最后由线控底盘系统来执行驾驶指令、控制车辆运行。
传感器融合：每种传感器都有自身的优缺点，需要融合取长补短。
V2X：车用无线通信技术（Vehicle to Everything ,V2X)是将车辆与一切事物相连接的新一代信息通信技术，其中V代表车辆，X代表任何与车交互信息的对象，当前X主要包含车、人、交通路侧基础设施和网络。V2X交互的信息模式包括：车与车之间（Vehicle to Vehicle,V2V）、车与路之间（Vehicleto Infrastructure ,V2I）、车与人之间（Vehicle to Pedestrian,V2P)、车与网络之间（Vehicle toNetwork,V2N）的交互。V2V技术允许车辆通过转发自身及前方的实时信息来预防事故的发生，从而减少驾驶时间，最终实现改善交通环境，减少交通拥堵的目的。
高精地图：高精地图拥有精准的车辆位置信息和丰富的道路元素数据信息，可以帮助汽车预知路面复杂信息，如坡度、曲率、航向等。和传统相比具有更高的实时性。由于道路路面经常发生变化，如道路整修、标识线磨损或重漆、交通标识改变等，这些改变都要及时反映在高精地图上。高精地图将更强调空间的三维模型以及精度，将精度从米级降到厘米级，必须非常精确的显示路面上的每一个特征和状况。
规划决策：决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术，相当于自动驾驶汽车的大脑，它通过综合分析环境感知系统提供的信息，及从高精度地图路由寻址的结果，对当前车辆进行规划（速度规划、朝向规划、加速度规划等），并产生相应的决策（跟车、换道、停车等)。规划技术还需要考虑车辆的机械特性、动力学特性、运动学特性。常用的决策技术有专家控制、隐马尔科夫模型、贝叶斯网络、模糊逻辑等。
标签：插值,线性插值,驾驶,自动,Vehicle,100,规划,interpolation From： https://www.cnblogs.com/opencv1/p/17094138.html