Autoware-建图

1. 首先启动runtime manager

roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch

2. 启动激光雷达

(1)针对velodyne 多线lidar

如果你有velodyne激光可以启动默认配置:[Sensing] 页面下 [Lidars] 选项下针对你的velodyne选择,velodyne激光对应的发布的点云topic:/velodyne_packets,frame_id:velodyne,topic会被重映射成为/points_raw。

 2.1 录制点云数据

点击runtime manager右下角 [ROSBAG] 按钮,在弹出的对话框中点击下方点击 [Refresh] 按钮刷新话题列表,找到/points_raw 并勾选。

点击 [Start] 按钮,等数据录完,点击 [Stop],此时数据会保存在autoware/ros目录下。此时,数据录制完毕。

2.2 回放点云数据

点击进入 [Simulaton] 页面,点击界面右下方的 Rviz 按钮,启动 Rviz 可视化窗口。在 Rviz 界面中左菜单栏中找到 Fixed Frame, 在该栏目中修改 world 为 velodyne。点击左下角 [Add] 按钮,加载 By Topic 下 /points_raw 话题的 PointCloud2 选项。

点击 runtime manager 下的 [Simulation] 菜单的 [Pause] 按钮,此时在 Rviz 中可以看到之前记录的数据被显

### 使用 Autoware.Auto 进行 SLAM #### 创必要的配置文件和环境设置 为了使用 Autoware.Auto 执行同步定位与地 (SLAM),需要先准备合适的开发环境。这通常意味着要按照官方指南完成基本的安装过程[^2]。 ```bash mkdir -p ~/autoware.auto_ws/src cd ~/autoware.auto_ws/src git clone https://github.com/AutoWare-AI/autoware.ai.git -b release/1.14.0 autoware.ai ``` 上述命令会克隆特定版本的 Autoware.Auto 到工作空间中以便后续编译操作。 #### 启动 ROS 和 Autoware.Auto 节点 启动之前,确保已经正确设置了 `.autoware` 文件夹路径下的所有必要参数文件,并加载了所需的传感器数据流: ```bash source /opt/ros/<ros_distro>/setup.bash colcon build --symlink-install source install/setup.bash roslaunch autoware_auto_examples slam_toolbox.launch.xml ``` 这里 `<ros_distro>` 需替换为实际使用的ROS发行版名称,比如 `foxy` 或者其他适用版本;而 `slam_toolbox.launch.xml` 是用来初始化 SLAM 工具箱节点的一个例子,具体取决于所选的具体 SLAM 库实现方式。 #### 数据采集与处理 当一切就绪之后,在运行期间可以通过 RViz 可视化工具实时查看激光雷达扫描结果以及正在形成的占用栅格地。对于大多数基于 LiDAR 的 SLAM 实现来说,还需要订阅来自 IMU、GPS 等辅助传感装置的消息来提高位姿估计精度。 #### 地保存 一旦完成了足够的区域探索并获得了满意的地质量,则可以利用如下指令导出最终的地成果: ```bash rosservice call /map_saver/save_map "filename: 'final_map'" ``` 此服务调用将会把当前内存中的地状态序列化成 PGM 像加上 YAML 描述文件的形式存储下来供以后重用或分享给他人。
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