基于autoware的实车实验（1）——准备工作及建图

最新推荐文章于 2025-04-18 20:32:58 发布

Matter_al

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文章标签：自动驾驶 ubuntu

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matter_al/article/details/126783105

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文章目录

试验目标
试验环境及设备
建图

试验目标

使用autoware在实车环境实现全局规划、局部规划、自动避障功能

试验环境及设备

环境：ubuntu18.04＋autoware.ai1.4
设备：
激光雷达VLP-16
工控机
pix四轮驱动底盘

在这里插入图片描述

注意：

本文默认系统环境已经配置完毕，包括激光雷达的驱动
实验设备激光雷达型号也可以是其他品牌，只要提前安装驱动配置完毕正常使用即可
没有工控机也可以使用pc代替
本文采用设备的底盘为pix，其已经将驱动节点集成到autoware中，采用其他底盘需要自己编写相应的驱动节点

建图

构建pcd点云地图

采集数据

直接利用autoware录制激光雷达数据
1.激光雷达上电并通过网口连接后，启动autoware

### 在终端依次输入
cd autoware.ai
source install/setup.bash
roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch

2.在sensing中点击Velodyne VLP-16后的config，点击ref选择VLP16db.yaml文件所在的路径，（该文件在安装激光雷达驱动时已经默认配置），而后勾选Velodyne VLP-16
在这里插入图片描述
3.点击右下角[ROSBAG]按钮,在弹出的对话框中点击下方[Refresh]按钮刷新话题列表
4.在话题列表中找到话题/points_raw并勾选

5.点击右上⻆[Ref]按钮更改文件名并修改保存路径
6.点击[Start]按钮开始记录数据
7.当完成数据记录之后点击[Stop]按钮,文件将保存到指定文件夹中

生成pcd点云地图

直接使用autoware的ndt_mapping生成点云地图
1.启动autoware确保sensing中的velodyne VLP-16没有被勾选，点击setup，点击TF按钮
在这里插入图片描述

2.点击Map，点击ref，选择如下所示的路径，点击TF按钮

autoware.ai/src/autoware/documentation/autoware_quickstart_examples/launch/tf_local.launch

3.点击Simulation页面，点击页面右上方的ref按钮，加载之前录制的bag文件，点击Play按钮播放，然后在右方playing后面有数字显示时点击Pause暂停，在这里可以通过点击右下方的Rviz按钮，将Fixed Frame改为velodyne，查看bag包播放
在这里插入图片描述
4.在Compulting菜单中找到lidar_localizer下的ndt_mapping选项，点击后面的app进行设置，将Method_Type选为pcl_generic，如果成功配置了GPU也可以选择pcl_anh_gpu，使用gpu
5.勾选sensing页面中的下面两个选项

6.回到simulation页面点击pause,继续播放，直到bag包播放完毕
7.点击computing页面，点击ndt_mapping后的app，点击页面下方的ref选择想要的保存路径，而后点击PCD OUTPUT，在对应路径下查找保存的pcd点云地图

在这里插入图片描述
8.生成pcd地图后，可以通过终端命令查看

pcl_viewer xxxx.pcd

在这里插入图片描述

也可以通过autoware查看，点击map页面，点击Point Cloud后的ref选择自己储存点云地图的路径，而后点击Point Map按钮，直到地图加载完成；点击下方的TF按钮，TF加载文件的路径与上文建图的路径相同；点击setup页面，点击TF按钮；最后点击页面下方的Rviz按钮即可查看
在这里插入图片描述

一些说明

除了使用autoware直接录制激光雷达的数据之外，还可以直接roalaunch激光雷达的驱动，通过ros命令直接录制；通过这种方法录制的激光雷达数据在使用autoware直接建图时，需要将bag包的话题修改为/points_raw

  #运行激光雷达驱动
   roslaunch velodyne_pointcloud VLP16_points.launch   
   rostopic list    #查看当前所有主题，查看要录的主题的名字
   cd ~/        #(cd到要保存数据包的位置)
   #录制指定的/velodyne_points主题的数据
  rosbag record -o bag_name  /velodyne_points

除了使用autoware的ndt_mapping直接建图外，还可以采用别的效果更好的slam算法进行建图，比如LIO-SAM（需要imu数据）等，因为ndt_mapping建图效果一般，特别是当存在回环时，往往起点终点无法重合，累计误差很大，这样生成的地图在后续点云匹配进行定位时会出现偏差

绘制矢量地图

生成点云地图后，需要在点云地图的基础上绘制矢量地图，主要是在点云地图上绘制车道关系，道路边沿，停止线等，这是后续进行全局规划的基础

安装Autoware Maptool插件

绘制矢量地图需要使用unity和Autoware Maptool，安装教程以及使用教程如下（在win系统）
参考链接
https://blog.youkuaiyun.com/qq_33971022/article/details/109013661