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Autoware

最近更新：2020-12-21 | 字数总计：1.1k | 阅读估时：4分钟 | 阅读量：次

环境配置
安装编译
数据集测试
1. 数据集下载
2. 运行测试
用户手册

Autoware最早是由名古屋大学研究小组在加藤伸平教授的领导下于2015年8月正式发布，2015年12月下旬，加藤伸平教授创立了Tier IV，以维护Autoware并将其应用于真正的自动驾驶汽车。

随着时间流逝，Autoware已成为公认的开源项目，Autoware也是世界上第一个用于自动驾驶“多合一”开源软件，在业内使用也较为广泛。

环境配置

首先看看官网的匹配关系图，由于是在Ubuntu上运行的，官方给出了Autoware与UBuntu的对应关系

Autoware version	Ubuntu 14.04	Ubuntu 16.04	Ubuntu 18.04
v1.140			x
v1.130			x
v1.120		x	x
v1.11.1		x
v1.11.0		x
v1.10.0		x
v1.9.1	x	x
v1.9.0	x	x

注：图标中的x号意思是支持，且还需要提前安装好ROS

系统依赖

$ sudo apt update
$ sudo apt install -y python-catkin-pkg python-rosdep ros-$ROS_DISTRO-catkin
$ sudo apt install -y python3-pip python3-colon-common-extensions python3-setuptools python3-vcstool
$ pip3 install -U setuptools

如果需要GPU支持，那就需要安装CUDA10。CUDA10.0以上不支持。

安装Eigen3.3.7

Ubuntu自带的Eigen要卸掉，重新安装此版本

$ cd && wget http://bitbucket.org/eigen/eigen/get/3.3.7.tar.gz
$ mkdir eigen && tar build && tar --strip-compoents=1 -xzvf 3.37.tar.gz -C eigen #Decompress
$ cd eigen && mkdir build && cd build && cmake .. && make && make install #Build and install
$ cd && rm -rf 3.37.tar.gz && rm -rf eigen

安装Qt5

product	ubuntu 14.04	ubuntu 1604	ubuntu 18.04
ROS	Indigo	kinetic	Melodic
Qt	4.8.6 or higher	5.2.1 or higher	5.95 or higher
CUDA(optional)	8.0GA(?)	9.0	10.0
FlyCapture2(optional)
Armdillo(optional)

可选项

FlyCapture2：相机的开发套件
Armdillo：用于线性代数和科学计算的CPP库

安装编译

创建工作空间

1 2	$ mkdir -p autoware.ai/src $ cd autoware.ai

下载源码

1 2	$ wget -0 autoware.ai.repos "https://raw.githubusercontent.com/Autoware-AI/autoware.ai/1.14.0/autoware.ai.repos" $ vcs import src < autoware.ai.repos

使用rosdep安装依赖项

1 2	$ rosdep update $ rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO

编译

若已经配置CUDA

1	$ AUTOWARE_COMPILE_WITH_CUDA=1 colon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

若没有CUDA支持/

1	$ colon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

数据集测试

以官方提供的一个数据集为例

数据集下载

1 2	wget https://autoware-ai.s3.us-east-2.amazonaws.com/sample_moriyama_data.tar.gz wget https://autoware-ai.s3.us-east-2.amazonaws.com/sample_moriyama_150324.tar.gz

mkdir .autoware
cp /home/xx/Downloads/my_launch.sh ./.autoware
cp /home/xx/Downloads/sample_moriyama_data.tar.gz ./. autoware
cp /home/xx/Downloads/sample_moriyama_150324.tar.gz ./.autoware
cd .autoware/
sh my_launch.sh
tar -xzvf sample_moriyama_data.tar.gz
tar -xzvf sample_moriyama_150324.gz

运行测试

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$ cd autoware.ai
$ source install/seyup.bash
$ roslaunch runitme_manager runtime_manager.launch

出现如图所示界面以后，进入simulation选项卡，单机ref按钮找到下载好的bag包

加载完毕之后设置开始时间，点击play，pause为暂停播放

再点击quick start分别点击map和location的右侧ref按钮，选择一下路径对应文件

1	autoware.ai/src/autoware/documentation/autoware_quickstart_example/launch/rosbag_demo/

最后点击左侧的Map和Locations按钮。

下面就是在Rviz里面显示了，按照视频点击Rviz来启动Rviz，最后加载.rviz文件

回到simulation点击Pause案件开始播放，rviz里面就会开始运行数据集。

用户手册

Quick Start选项说明

Map：地图配置文件，可以点击Ref按钮从系统中选择脚本
Sensing：传感器配置文件点击后面的Ref按钮可从系统中选择脚本
Localization：定位文件，点击后面的Ref按钮可从系统中选择脚本
Detection：目标检测，点击后面的Ref按钮可从系统中选择脚本
Mission planning：任务规划启动，可以点击后面的Ref按钮可从系统中选择脚本
Motion Planning：运动规划，可以点击后面的Ref按钮可从系统中选择脚本

Setup选项说明

在这个选项卡下面有个TF，包含了车辆基座标位置到激光雷达位置的主题发布，x，y，z，yaw，pitch，roll为激光雷达到达车辆坐标的相对位置输入。

总的来说，setup为安装设置模块，由于Autoware建图使用的是激光雷达。TF输入的是激光雷达和车辆之间的旋转平移矩阵信息。所以该模块还需要导入车辆的模型文件，配置文件也在下面的选项里有，点击Ref选择即可。

Map·选项说明

Point Cloud：点云地图
AutoUpdate：自动更新指定的场景数据
Vector Map：矢量地图
PCD Fillter：PCD滤波器

2020-12-21 该篇文章被 Yann 打上标签: slam 自动驾驶