Apollo_ADS_路径规划- frenet 坐标系

博客介绍了无人车在大地坐标和frenet坐标下的位置判断方法。在大地坐标下,通过传感器和惯导获取目标与车辆的坐标信息,与道路坐标比较判断车辆所在车道;在frenet坐标下,车相对于道路的位置信息更清晰。

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参考:

https://www.cnblogs.com/fuhang/p/9848992.html

在大地坐标下:

无人车首先要知道红色车的位置。通过传感器得到目标在车辆坐标系下的坐标,车辆的笛卡尔坐标系下坐标可以由惯导得到,可以推出目标在笛卡尔坐标下的位置信息,然后再和道路坐标比较,判断红色车辆在哪条车道内。

在frenet坐标下:

 

可以看出在frenet坐标下,车相对于道路的位置信息更加清楚。

echer@echer:~/application-core$ aem start [INFO] Determine whether host GPU is available ... [INFO] USE_GPU_HOST: 1 [INFO] Start pulling docker image registry.baidubce.com/apollo/apollo-env-gpu:10.0-u22 ... 10.0-u22: Pulling from apollo/apollo-env-gpu Digest: sha256:7c33b27bf30bccf5c13f4d1058c72437930681b646ee0b7bfece979f482a2530 Status: Image is up to date for registry.baidubce.com/apollo/apollo-env-gpu:10.0-u22 registry.baidubce.com/apollo/apollo-env-gpu:10.0-u22 [INFO] Remove existing Apollo Development container ... [INFO] Starting Docker container "apollo_neo_dev_10.0.0_pkg" ... + docker run --gpus all -itd --privileged --name apollo_neo_dev_10.0.0_pkg --label owner=echer -e DISPLAY=:0 -e CROSS_PLATFORM=0 -e DOCKER_USER=echer -e USER=echer -e DOCKER_USER_ID=1000 -e HISTFILE=/apollo_workspace/.cache/.bash_history -e DOCKER_GRP=echer -e DOCKER_GRP_ID=1000 -e DOCKER_IMG=registry.baidubce.com/apollo/apollo-env-gpu:10.0-u22 -e USE_GPU_HOST=1 -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,video,graphics,utility -e APOLLO_ENV_CONTAINER_IMAGE=registry.baidubce.com/apollo/apollo-env-gpu:10.0-u22 -e APOLLO_ENV_CONTAINER_PREFIX=apollo_neo_dev_ -e APOLLO_ENV_CONTAINER_REPO=registry.baidubce.com/apollo/apollo-env-gpu -e APOLLO_ENV_CONTAINER_REPO_ARM=registry.baidubce.com/apollo/apollo-env-arm -e APOLLO_ENV_CONTAINER_REPO_X86=registry.baidubce.com/apollo/apollo-env-gpu -e APOLLO_ENV_CONTAINER_TAG=10.0-u22 -e APOLLO_ENV_NAME=10.0.0_pkg -e APOLLO_ENV_WORKLOCAL=1 -e APOLLO_ENV_WORKROOT=/apollo_workspace -e APOLLO_ENV_WORKSPACE=/home/echer/application-core -v /home/echer/.apollo:/home/echer/.apollo -v /dev:/dev -v /media:/media -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro -v /usr/src:/usr/src -v /lib/modules:/lib/modules -v apollo_neo_dev_10.0.0_pkg_apollo:/apollo -v apollo_neo_dev_10.0.0_pkg_opt:/opt -v /home/echer/application-core:/apollo_workspace -v /home/echer/application-core/data:/apollo/data -v /home/echer/application-core/output:/apollo/output -v /home/echer/application-core/data/log:/opt/apollo/neo/data/log -v /home/echer/application-core/data/calibration_data:/apollo/modules/calibration/data -v /home/echer/application-core/data/map_data:/apollo/modules/map/data -v /opt/apollo/neo/packages/env-manager-dev/9.0.0-rc1:/opt/apollo/neo/packages/env-manager-dev/9.0.0-rc1 --net host -w /apollo_workspace --add-host in-dev-docker:127.0.0.1 --add-host echer:127.0.0.1 --hostname in-dev-docker --shm-size 2G --pid=host -v /dev/null:/dev/raw1394 registry.baidubce.com/apollo/apollo-env-gpu:10.0-u22 /bin/bash f2c09881a3913965f5d928b261e2089da4be2f24406b7e69d7b62cb93f40b171 + '[' 0 -ne 0 ']' + set +x Error response from daemon: container f2c09881a3913965f5d928b261e2089da4be2f24406b7e69d7b62cb93f40b171 is not running Error response from daemon: container f2c09881a3913965f5d928b261e2089da4be2f24406b7e69d7b62cb93f40b171 is not running Error response from daemon: container f2c09881a3913965f5d928b261e2089da4be2f24406b7e69d7b62cb93f40b171 is not running Error response from daemon: container f2c09881a3913965f5d928b261e2089da4be2f24406b7e69d7b62cb93f40b171 is not running Error response from daemon: container f2c09881a3913965f5d928b261e2089da4be2f24406b7e69d7b62cb93f40b171 is not running
03-29
从您的日志来看,在执行 `aem start` 命令的过程中,虽然镜像拉取正常完成并且新的容器创建看似成功了 (生成了一个 ID: f2c09881a391),但在后续交互中却反复出现了“is not running”的错误消息。这表明新启动的容器未能保持运行状态并立即退出了。 ### 可能原因及排查方案 #### 一、脚本内部异常导致容器终止 某些初始化环境变量或配置文件设置过程中可能存在报错,使得容器内主进程无法继续工作而崩溃停止。 **解决方案** - 检查完整的标准输出与错误日志记录部分(尤其是最后几行),寻找潜在的关键字如 `"error"`、“failed”等。 - 直接手动模拟命令以单独测试: ```bash docker run --rm -it \ --gpus all \ --privileged \ --name test_container \ ... # 其余参数按照原始命令填充完整 ``` 将原复杂自动化流程拆解成单步指令逐一调试定位问题所在点。 #### 二、资源不足限制引发失败 Docker Daemon对内存/CPU/GPU分配方面设置了硬性约束条件,当请求超出配额时也可能直接中断程序加载过程。 **检测办法** 利用以下工具审查主机端硬件实际占用情况对比理论需求值差距大小: ```bash free -h # 查看内存空闲量 df -h # 观察磁盘剩余空间比例 nvidia-smi # 显示GPU实时负载统计详情 ``` 同时修改默认配置文件增加容限范围试试效果变化。(需具备root权限) 编辑 `/etc/docker/daemon.json` 添加类似字段: ```json { "default-ulimits": { "nofile": { "Name":"nofile", "Hard":65535, "Soft":65535 }, "nproc": {"Name":"nproc","Hard":65535,"Soft":65535} } } ``` 随后重启服务生效更改成果: ```bash sudo systemctl restart docker.service ``` #### 三、特定依赖缺失致使功能失效 如果某些必备库文件或者驱动版本不符合预期设定要求的话同样会造成整个框架搭建半途夭折现象发生. 比如针对 NVIDIA Graphics Card 用户而言确保安装最新官方认证版显卡支持套件至关重要. 可通过下面链接地址访问下载中心页面获取对应操作系统的补丁包进行更新升级处理. [NVIDIA Drivers](https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx) 此外还需保证Python解释器以及其关联扩展模块均已就绪可供调用随时响应调用请求.
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