• Apollo第二讲—apollo自动驾驶调试及仿真实践


    1 自动驾驶开发流程

    在这里插入图片描述

    1.1 数据分析—使用DreamView调试工具——云实验操作指南

    (1)云实验1:使用Dreamview播放离线数据包—Apollo调试工具

    1) 内容概述在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    2) 命令合辑

    启动Dreamview
    bash scripts/apollo_neo.sh bootstrap
    播放bag包
    cyber_recorder play -f demo_3.5.record -l
    Pnc monitor
    cyber_monitor另开终端启动
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6

    3) 操作步骤

    在这里插入图片描述

    4)效果展示

    Pnc monitor

    在这里插入图片描述

    cyber_monitor另开终端启动

    在这里插入图片描述

    (2)云实验2:使用Simcontrol仿真自动驾驶—Apollo仿真工具

    1) 内容概述

    在这里插入图片描述

    2) 命令合辑

    —1)对应操作命令

    1 启动DreamView
    bash scripts/apollo_neo.sh bootstrap
    2 进入Sim Control模式
    打开DreamView,选择车型,地图,点击Tasks,选择Sim Control
    3 在Module controller中进行模块选择
    打开planning与routing
    4 在Route Editing中选择仿真路径,设置起点与终点,并点击send routing request
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7

    –2)对应视频操作如下:
    请添加图片描述

    3)实验操作步骤

    在这里插入图片描述

    4)小结:

    在这里插入图片描述

    (3)云实验3:定速巡航场景仿真调试—Apollo仿真工具

    1) 内容概述——在(2)前自定义编辑场景集

    云实验基础上添加障碍物,实现真实交通流场景的仿真
    https://studio.apollo.auto/点击工作台,在实名认证后,可在场景管理中查看一些既有的场景,当不满足需求时,可进行场景编辑,自己编辑一个特定需求的场景。
    选择地图,添加主车、障碍物、道路结构、主车行为,最后命名、编号进保存。随后从场景管理的个人场景中查看
    在这里插入图片描述

    2) 命令合辑

    1 编辑个人场景,设置ego car车速及加速度,添加终点信息,添加障碍物,障碍物描述如未知静止障碍物;编辑基本信息:名称、编号;道路类型,行驶类型等完成编辑保存至个人场景库;
    
    2 创建场景集,选择线下,选择类型,创建,搜索添加38和个人创建的场景,创建并命名
    
    3 启动DreamView,将自定义的场景集同步到本地
    bash scripts/bootstrap_neo.sh
    打开DreamView,选择profile,可以看到自己在工作台创建的场景集——点击Download,同步到本地
    4 编辑配置文件
    cd /apollo/modules/planning/conf
    vim planning.conf
    修改自适应巡航速度与最高速度(vim进去,i编辑,点esc退出编辑模式,:wq退出保存)
    default_cruise_speed=2.778  --planning_upper_speed_limit=25.00
    注意:conf中的速度单位是m/s,DreamView上的速度是km/h
    查看更改的参数
    cat planning.conf
    5 进入dreamview选择sim control,打开planning及routing,点击profile,选择创建的场景集,选择起始点,send;
    
    
    
    6 同步至本地,点击我的服务,生成,复制链接,直接在apollo workspace 运行即可完成
    开启终端
    进入cd /apollo/modules/planning/conf
    conf下粘贴
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23

    3)操作流程

    在这里插入图片描述

    4)补充–个人场景与场景集制作方法

    个人场景制作

    —1 点击场景编辑,选择地图Sunnyvale
    在这里插入图片描述
    —2) 设置主车的速度、加速度与目的地(通过新增轨迹点方式添加)
    在这里插入图片描述
    —3)在参与者中添加机动车与障碍物,可连续添加多个
    在这里插入图片描述
    —4)基本信息中写入名称、编号、道路结构和主车行为
    在这里插入图片描述
    -–5)点击保存,就会自动保存到个人场景中,如下图所示
    在这里插入图片描述

    场景集制作

    —1)新建场景集
    在这里插入图片描述
    —2)添加个人场景与系统场景(场景ID:SanMateo_38)
    在这里插入图片描述
    —3) 点击创建,如下所示
    在这里插入图片描述
    —4)仿真集同步到本地
    在这里插入图片描述

  • 相关阅读:
    不认识docker,怎么好意思说自己是干IT的
    CPU是如何执行任务的
    开源基础软件大时代,与国产深度学习框架一起乘风破浪
    Lesson12——NumPy 字符串函数之 Part1:字符串操作函数
    人工智能安全-6-SQL注入检测
    类和对象(末)
    Nmap发现局域网中存活主机
    leetcode_17电话号码的组合
    Pytorch中张量矩阵乘法函数(mm, bmm, matmul)使用说明,含高维张量实例及运行结果
    UGeek大咖说美图专场精彩回顾:围绕故障治理浅谈可观测性建设
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_41545537/article/details/126700595