autoware建图参考

最新推荐文章于 2025-04-18 20:32:58 发布
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Autoware 构建点云地图
运动的肉肉子的博客
01-19 3497
转载自：https://www.cnblogs.com/hgl0417/p/11130747.html 1. 首记 相信许多刚开始玩无人驾驶的人都用过Autoware，对runtime manager都比较熟悉，虽然可以通过各种渠道了解到有些设置，甚至有些设置的app下参数的含义，但是，在真车的使用过程中，不是每个人能将这些配置，以及配置下的参数设置正确。我最近刚刚参加Udacity、PIX以...
Autoware-建图
qwlong007的专栏
07-05 2203
在Autoware软件中，自带了两种用于点云匹配的功能包，一个是基于ICP算法的，另一个就是我们今天要讲的基于NDT算法的点云匹配以及地图制作。  那么问题又来了，为什么我们要选择使用NDT算法，而不使用ICP算法呢？其实原因很简单，那就是因为ICP算法的实现原理其实是点对点式的精准匹配，这对于自动驾驶这个环境是时刻处在变化状态的场景其实并不友好，比如环境中有行人和车辆的移动，甚至固有的测量误差等，这些都会导致我们实时扫描到的点云和已经构建好的点云有着些许的差距。总结来说就是NDT在技术层面上运行速度更快.
autoware架构图
04-03
autoware架构图
Autoware使用(2)——地图创建与加载
m0_45388819的博客
09-16 3850
Autoware使用(2)——地图创建与加载 1.创建点云地图 (1) 打开Autoware,在[Compulting]菜单栏中找到[Ndt_Mapping]选项并勾选 (2) 在[Simulation]菜单下按照之前教程1中所描述的数据播放方式播放数据，此时会在终端中看到计算处理信息输出 (3) 在终端上可以两组数据在不断增加,前边的数字表示当前的进度,后面的 数据表示从Bag播放的数据中读取的数据,由于计算性能等影响,不能让两个数 字差别太大,如果太大则暂时按下[Simulation]中的[Pusse
autoware实车实战之二——如何建图，以及建图相关参数详细介绍
qq_38861347的博客
09-27 3521
在[Compulting]菜单栏中找到[lidar_localizer]下的[Ndt_Mapping]选项，需要先设置[app]的一些参数后（对app内的参数数据修改完成时，需要按回车键，左侧的滑动栏位置发生变化数据才能保存成功），才能勾选[Ndt_Mapping]。打开[Compulting]页面，找到[lidar_localizer]下的[Ndt_Mapping]选项，点击[app]，在[ref]中选择点云地图保存的路径后，点击[PCD OUTPUT]即可保存点云地图。
autoware部署一：基于sc-lego-loam建图与ndt-mathing定位
weixin_44137271的博客
12-26 2775
基于sc-lego-loam建图与ndt-mathing定位
基于Autoware的点云建图、定位与巡线系统实现及优化
最新发布
08-13
使用场景及目标：适用于需要构建点云建图、定位与巡线系统的项目，旨在帮助开发者理解和掌握Autoware相关技术的应用，同时提供一些实践经验供参考。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码片段，还分享了许多实战经验...
一起自学SLAM算法：12.3 autoware导航系统
机器人研究猿-优快云
01-29 1583
连载文章，长期更新，欢迎关注：上面介绍的ros-navigation和riskrrt导航系统主要都是用于机器人的低速导航，并且大多基于2D地图。而autoware导航系统主要用于无人驾驶汽车的高速导航，并且基于3D地图。除了所导航速度高一点和采用3D地图外，autoware的原理几乎与ros-navigation一样，因此下面主要针对autoware的架构做简单分析，其他内容就不再深入展开了。
Autoware 1.12学习整理--05--航迹点循迹导航
weixin_45168199的博客
03-05 7542
〇、引言 本文将使用《Autoware 1.12学习整理–04–录制航迹点》文章中得到的航迹点进行循迹导航，也就是控制汽车尽可能的沿着航迹点路线进行行驶。本文首先使用bag数据完成循迹，然后使用gazebo仿真环境中的实时激光雷达数据完成仿真汽车的循迹。 一、bag数据循迹 1.1、加载bag文件 启动autoware，切换到Simulation页面，点击Ref按钮加载bag文件，Start Time设置为0，如果之前已经加载过bag文件再次运行时则不用重复加载，直接点击Play然后点击Pause暂停播放，
Autoware.ai开源自动驾驶系统学习日记（二）：使用Autoware建图功能对ROSBAG 进行建图
R_ichun的博客
03-20 2407
这个代表了你正在进行重建的进度，他是在你回放的点云数据的基础下进行重建的，当你停止回访数据的时候，后面的数字会暂停增加，当回放数据结束并且ndt_mapping也结束的时候就是点云已经重建完毕了。也就是说，如果按照文档的说明，世界坐标系和地图坐标系是重合的，在此我不知道这么设计的缘由是什么，因此先行跳过，顺便去问一下厂家的技术支持，如果那边的回答有作用的话我再po到这下面。Buffer length：9.993秒，这是三者中最长的缓冲区，可能是因为传感器数据处理需要更多的历史数据来进行精确的定位和感知。
Autoware.Auto和矢量图绘制工具Unity 3D安装配置
07-02
无人驾驶从初学到精通，基于Autoware开源系统带你畅游自动驾驶SLAM、感知、定位、决策、路径规划、执行等关键模块。 Autoware.Auto安装全流程及相关问题解决方案如下： //Autoware.Auto配置 1.https://autowarefoundation.gitlab.io/autoware.auto/AutowareAuto/ 2.https://gitlab.com/Tier4/AutowareAuto/ 3.https://autoware.readthedocs.io/en/feature-documentation_rtd/ 4.https://www.autoware.auto/ //Unity Autoware vector maps https://www.youtube.com/watch?v=xTtdLlferxQ https://www.youtube.com/watch?v=4aBlxCoa1DM https://www.youtube.com/watch?v=rCSzirRForc 如有疑问欢迎探讨QQ：574226409
无人驾驶入门--Autoware使用手册
04-03
无人驾驶汽车系统入门 - Autoware_UsersManual_v1.1 Autoware-用于城市自主驾驶的集成开源软件，支持以下功能： 3D本地化 3D映射 路径规划 路径跟随 加速/制动/转向控制 数据记录 汽车/行人/物体检测 交通信号检测 交通灯识别 车道检测 对象跟踪 传感器校准 传感器融合 面向云的地图 连接自动化 智能手机导航 软件仿真 虚拟现实 Autoware受BSD许可证保护。请自行负责使用。为了安全使用，我们为不拥有真正自主车辆的人提供基于ROSBAG的仿真方法。如果您使用Autoware与真正的自主车辆，请在现场测试之前制定安全措施和风险评估。
Autoware实车测试记录（一）--前期准备以及使用Autoware Maptool插件进行矢量地图的绘制
So____的博客
03-16 7904
前段时间一直在学习Lio-sam的程序，在学习完源码后继续学习开源的自动驾驶软件Autoware，这个软件可以看作是很多功能包的集合，在一个人机交互界面对各个模块功能进行参数设置、启动和关闭。本文主要记录使用Autoware软件部署在实车（Autolabor底盘）上进行定位，执行全局路径规划和局部路径规划并在行走时完成自主避障。由于网上对于Autoware的实车部署的资料比较少，在此记录一下实现过程。
Autoware中的定位建图功能
HIT_wangchuan的博客
11-04 1222
Autoware：ndt_mapping节点解析
基于autoware的实车实验（1）——准备工作及建图
Matter_al的博客
09-09 4500
本文主要分享使用autoware进行实车实验的经验，这篇文章主要介绍了激光雷达的使用以及构建pcd地图和绘制矢量地图的内容
【Autoware.auto】LGSVL仿真环境中SLAM扫描建图
DA_SHEN_06的博客
09-23 772
Autoware.auto使用ndt_mapping_nodes节点创建点云地图，生成PCD文件
autoware~unity绘制高精度地图教程（实测）
fearloo的博客
11-09 3314
本文是东平西凑来的##参考了以下几篇博客：原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yz2630570484/article/details/132685103。
基于autoware1.14的实车部署激光雷达循迹，从建图、定位、录制轨迹巡航点、到实车运行。
A1828776499的博客
04-18 2034
4.录制完bag包之后，点击Simulation中Ref选择我们录制的bag包之后点击play 会在下面显示详细地信息，之后点右下角的RViz界面，在弹窗里点击左下角的Add，之后选择By Topic中的/points_raw，并将fixed frame改为velodyne，之后就可以看到相应的点云数据。15. 之后点击 Motion Planning 下的waypoint_planer的astar_avoid相应的astar_avoid和velocity_set相应的参数采用默认值。
AutowareAuto 之路径规划系列教程（1）-lanelets2高精地图
luochenzhicheng的博客
06-01 9442
对lanelet2 地图进行介绍
使用autoware.universe进行建图
07-25
<think>我们正在讨论如何使用Autoware Universe进行建图。Autoware是一个开源的自动驾驶软件栈，而Universe是其最新版本，包含了许多用于自动驾驶的模块，其中建图（Mapping）是重要功能之一。 建图通常指的是创建点云地图（PointCloud Map）或矢量地图（Vector Map）。在Autoware中，建图过程一般包括以下步骤： 1. **数据采集**：使用传感器（如激光雷达、摄像头、GPS/IMU）采集数据。 2. **点云地图构建**：通过SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法将多帧激光雷达数据拼接成全局一致的点云地图。 3. **矢量地图构建**：在点云地图的基础上，通过人工或半自动的方式标注车道线、交通标志等元素，生成矢量地图。 在Autoware Universe中，建图主要涉及两个部分：点云地图构建和矢量地图构建。 ### 点云地图构建 点云地图构建可以使用`ndt_scan_matcher`或`lidar_slam`等节点实现。以下是一个典型的建图流程： 1. **录制数据包**：使用ROS的`rosbag`录制传感器数据，至少需要激光雷达（LiDAR）和IMU数据。 2. **运行SLAM节点**：使用`lidarslam`包进行离线建图。该包提供了基于图优化的SLAM方法。 #### 示例步骤 假设我们已经录制了名为`mapping_data.bag`的数据包，包含激光雷达话题`/points_raw`和IMU话题`/imu/data`。 - **启动SLAM节点**：我们可以使用`lidarslam`包中的`lidarslam_offline.launch.py`文件进行离线建图。 ```bash ros2 launch lidarslam lidarslam_offline.launch.py ``` - **播放数据包**： ```bash ros2 bag play mapping_data.bag ``` - **保存地图**：建图完成后，使用`pcl_ros`工具将点云保存为pcd文件。 #### 注意 在运行SLAM之前，需要确保传感器已经正确标定，并且时间同步。 ### 矢量地图构建 点云地图构建完成后，可以使用Autoware的矢量地图工具（如`lanelet2`）进行标注。通常使用`lanelet2`格式的矢量地图。Autoware提供了`map_tool`工具进行标注。 1. **加载点云地图**：在`rviz2`中加载点云地图。 2. **使用`lanelet2`插件**：在`rviz2`中通过`lanelet2`插件绘制车道线、交通标志等。 #### 示例步骤 - 启动`rviz2`并加载点云地图： ```bash rviz2 ``` - 添加`Lanelet2`插件，然后开始标注。 ### 注意事项 - Autoware Universe的建图功能仍在快速发展中，文档可能不够完善，建议参考官方GitHub仓库和示例。 - 建图需要较高计算资源，建议使用性能较好的计算机。 §§相关问题§§ 1. Autoware建图需要哪些传感器？ 2. 如何对传感器进行标定？ 3. 如何优化建图效果？ 4. 矢量地图标注有哪些注意事项？ 5. 如何将建好的地图用于自动驾驶？</think>### 如何使用 Autoware Universe 进行地图构建 Autoware Universe 是基于 ROS 2 的开源自驾框架，地图构建是其核心功能之一，主要分为**点云地图构建**和**矢量地图标注**两个阶段。以下是详细操作流程： --- #### **1. 准备工作** - **硬件要求**： - 3D 激光雷达（如 Velodyne、Ouster） - GNSS/IMU 组合导航系统 - 高性能计算单元（推荐 NVIDIA GPU） - **软件环境**： - Ubuntu 22.04 + ROS 2 Humble - 安装 Autoware Universe： ```bash sudo apt install ros-humble-autoware-universe ``` --- #### **2. 点云地图构建（SLAM 建图）** 使用 **LiDAR SLAM** 算法拼接点云数据生成全局地图： 1. **启动传感器驱动**： ```bash ros2 launch autoware_launch sensing.launch.xml \ sensor_model:=<激光雷达型号> \ vehicle_model:=<车辆型号> ``` 2. **运行 SLAM 节点**： ```bash ros2 launch autoware_launch mapping.launch.xml \ use_ndt:=true \ # 使用NDT配准算法 use_gnss:=true # 融合GNSS定位 ``` 3. **录制与处理数据**： - 录制传感器数据： ```bash ros2 bag record -o mapping_data /sensing/lidar/top/pointcloud_raw ``` - 离线优化地图（使用图优化）： ```bash ros2 run scanmatcher scanmatcher_node \ --ros-args -p use_loop_close:=true ``` 4. **保存点云地图**： ```bash ros2 run pcl_ros pointcloud_to_pcd \ input_topic:=/map/pointcloud_map \ output_directory:=./maps ``` > **关键参数**：`ndt_resolution`（配准精度，默认1.0m）、`gnss_trust_weight`（GPS权重）[^1] --- #### **3. 矢量地图标注（Lanelet2 格式）** 将点云地图转换为结构化矢量地图： 1. **启动标注工具**： ```bash ros2 run autoware_map_tool lanelet2_map_visualizer ``` 2. **标注流程**： - 加载点云地图（`*.pcd`） - 使用 RViz2 插件绘制元素： - 车道线（Lane） - 交通标志（Traffic Sign） - 路口（Intersection） - 保存为 `lanelet2_map.osm` 文件 3. **验证地图拓扑**： ```bash ros2 run autoware_map_validation validate_map lanelet2_map.osm ``` > **标注规范**：车道宽度误差 <0.1m，拓扑连接需闭合[^2] --- #### **4. 地图部署与测试** 1. **配置地图路径**： 修改 `autoware_launch/config/map/map_path.yaml`： ```yaml pointcloud_map_path: "./maps/pointcloud_map.pcd" lanelet2_map_path: "./maps/lanelet2_map.osm" ``` 2. **启动定位与验证**： ```bash ros2 launch autoware_launch localization.launch.xml ``` - 检查 `/localization/pose_estimator/pose` 的收敛情况 --- #### **常见问题解决** - **点云地图重影**： 检查 IMU 与 LiDAR 的时间同步，使用 `use_imu_preinteg:=true` - **矢量地图拓扑错误**： 运行 `lanelet2_map_cleaner` 工具修复连接关系 - **建图漂移**： 增加回环检测参数 `loop_resolution:=10.0`（每10米检测回环）
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