Apollo预测模块启动及调试

本文档详细介绍了Apollo自动驾驶系统的启动和编译过程,包括环境准备、Apollo编译、Dreamview启动,以及如何下载并播放演示包。此外,还深入讲解了Apollo的调试方法,如设置离线模式,运行测试用例,以及使用VSCODE和GDB进行调试。重点覆盖了预测模块的启动总结,提供了一站式的调试体验。

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目录

1.Apollo启动及编译

1.1 环境准备

1.2 apollo编译

1.3启动 Dreamview

1.4 下载并播放 Apollo 的演示包

1.5 预测模块启动总结

2.Apollo调试

2.1 调试方法

2.2 编译工具--VSCODE

2.3编译工具bazel

2.4 使用GDB调试Apollo单元测试程序


1.Apollo启动及编译

1.1 环境准备

【docker】
把你的用户名加入到docker 中,这样使用docker时无需再输入sudo.
 

sudo groupadd docker
sudo gpasswd -a $USER docker
newgrp docker
docker version

测试ok!

或者:
 

sudo groupadd docker
sudo usermod -aG docker $USER
sudo systemctl restart docker

不过这种方法测试没成功。

【设置Apollo编译环境】

a.设置环境变量,在终端输入以下命令:

echo "export APOLLO_ROOT_DIR=$(pwd)" >> ~/.bashrc  && source ~/.bashrc

b.将当前账户加入do

### Apollo 平台预测模块文档与教程 #### 预测模块概述 Apollo 自动驾驶平台中的预测模块负责对未来一段时间内交通参与者的行为进行预估。该模块接收来自感知模块的数据,这些数据包含了周围车辆、行人和其他障碍物的位置和速度信息[^1]。 #### 数据输入与处理流程 预测模块的主要输入来源于感知系统的检测结果以及高精地图(HD Map)的信息。通过融合多传感器数据,如激光雷达(LiDAR),摄像头(Camera),毫米波雷达(Radar)等获取环境动态变化情况并构建场景模型。对于每一个被跟踪的对象都会创建一个轨迹历史记录用于分析其运动模式和发展趋势。 #### 行为建模方法 为了实现精准可靠的未来行为估计,采用了多种算法组合的方式来进行个体化的行为理解: - **基于规则的方法**:利用先验知识定义一系列逻辑条件来判断目标可能采取的动作; - **机器学习技术**:训练分类器识别不同类型的交互情景下的意图表达;例如支持向量机(SVMs),决策树(Decision Trees)[^2]; - **深度神经网络(DNN)** : 使用端到端的学习框架捕捉复杂的时空特征关系, 如卷积神经网(ConvNets) 或者循环神经网络 (RNNs). #### 输出格式说明 最终输出是一系列关于各个感兴趣实体在未来几秒内的位置概率分布图谱。这不仅有助于规划安全高效的行驶路径,而且可以辅助其他子系统做出更明智的选择以应对潜在风险事件的发生. ```python def predict_future_positions(entities_data): predictions = [] for entity in entities_data: # 基于当前状态计算未来的可能性 future_states = calculate_possible_futures(entity['history']) # 应用不同的预测模型得到综合结论 combined_prediction = combine_models(future_states) predictions.append({ 'id': entity['id'], 'predicted_paths': generate_probability_distribution(combined_prediction), }) return predictions ```
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