Ubuntu16.04下Autoware安装与demo测试

       autoware是自动驾驶开源软件，目前版本已经升级到1.12.0，网上不少的教程都是针对老版本的安装内容。主要使用这个软件是在实验中需要对相机和雷达数据进行联合标定。除此之外，autoware还有很强的功能，希望能够通过阅读源码来了解相关内容。

安装：

1、依赖软件

       在使用autoware给出官方安装教程之前，我们先需要依赖软件，主要是qt，opencv等，但opencv在ros中自带，且在安装其他依赖项时会安装，当然也可以自己安装较高版本的opencv。

        qt的安装也很简单，在官方下载.run软件，然后直接运行命令：

./qt-opensource-linux-x64-5.12.3.run

       我安装的版本是qt5.12，关于版本的要求官方给出的建议是：

    

      CUDA也可以安装，虽然对于Ubuntu16.04要求的是9.0，但我的环境中已经装了CUDA8.0，便没有随便升级，可能是视觉方面深度学习相关的内容需要使用，所以先不管。

2、安装依赖项

       对于Ubuntu16.04下的Kinetic，官方给出了依赖项的命令行安装：

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

上面中的-y就是为了节省安装时的确定安装，但会有部分软件会显示未通过认证所以无法使用-y，这种情况可以直接去掉-y再装一遍，或者添加--allow-unauthenticated这一句在-y后。

3、创建工程

        安装好了依赖项后，我们开始创建工程，首先创建文件夹：

mkdir -p autoware.ai/src
cd autoware.ai

      下载工程，我们选取最新的1.12.0的release版本

wget -O autoware.ai.repos "https://gitlab.com/autowarefoundation/autoware.ai/autoware/raw/1.12.0/autoware.ai.repos?inline=false"

      然后开始正式下载内容（这一步很慢。。。。。）

vcs import src < autoware.ai.repos

      下载完成后，使用rosdep安装相关依赖

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

  4、编译生成

        最后我们需要进行编译整个工程，对于编译，autoware提供GPU版本和正常版本的方法，其中GPU版本的比较快，使用如下命令行：

AUTOWARE_COMPILE_WITH_CUDA=1 colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

如果没有，可以使用以下命令行：

colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

5、下载数据和测试demo

        下载以下两个数据文件：

wget http://db3.ertl.jp/autoware/sample_data/sample_moriyama_data.tar.gz
wget http://db3.ertl.jp/autoware/sample_data/sample_moriyama_150324.tar.gz

        然后在自己的home目录下创建文件夹（一定要这个名字，因为在autoware中demo运行的launch文件里用的是就是这个名字，除非你不嫌麻烦去改）

mkdir .autoware
cd .autoware
cp ~/Downloads/sample_moriyama_* .
tar zxfv sample_moriyama_150324.tar.gz
tar zxfv sample_moriyama_data.tar.gz

        启动：

cd autoware.ai
source install/setup.bash
roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch

启动后会出现如下界面：

点击上方的simulation，显示如下：

       上方的Ref选择我们下载保存到.autoware文件夹下的bag文件，然后点击play开始运行，然后开始运行后点击pause暂停播放，然后我们点击上方的Quickstart，选择map和localizations对应的launch文件所在，这些文件的位置均在文件夹：

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

选择好后，点击左侧的Map和Localizations按钮，显示变暗，然后点击下方的RViz，打开rviz。

       接下来，我们继续回到simulation，点击pause按键开始播放，当播放到大概22%左右时，我们可以看到车辆的位置和地图已经匹配上了（也可以在播放时将starttime设置为140，匹配完成的速度会快点）。

可以看出匹配的效果还是很准的。至此完结，后续会讲怎么用autoware的工具标定雷达和相机数据。