baidu进阶训练笔记二十一20200808

第九章 百度Apollo安装与仿真（一）

Apollo自动驾驶架构介绍

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• 最底层车辆平台

  • y也称为开放车辆认证平台
  • 执行Apollo无人驾驶平台生成的车辆控制指令
  • 为了能够运行Apollo生成的指令，车辆必须是线控的，例如可以接受一定的指令，比如换挡、加减速、转向，完成对应的操作

• 传感器层

  • 高性能的计算单元——Apollo的工控（IPC）机
  • GPS/IMU主要是用于自定位
  • 相机的功能主要是做红绿灯识别
  • 主传感器激光雷达主要用来感知车辆周围环境
  • HMI是对车辆发指令的一些设备的平板
  • Blackbox是百度开放的一个商业化硬件，记录关键时刻的执行操作

• 核心软件平台

  • 最下面一层RTOS实时操作系统
  • 再上一层是Runtime Framework，用RTOS为上层的模块提供数据层支持
  • 最上面一层是Apollo各个功能模块实现部分，包括地图引擎、定位、感知、规划、监管、控制、端到端以及HMI

• 云服务层

  • 供了高精地图服务、模拟仿真、Data Platform、安全和更新、DuerOS等

Apollo平台的快速入门

Docker

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如何使用不同于参考硬件的传感器？

• 获取原始的用户数包 UDP（User Data Packet）
• 以ROS Driver的方式解析UDP
• 发布数据Publish Topic

如何使用不同于参考硬件的Camera

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• 最下层是相机硬件

• 往上一层是一个标准的底层驱动，即Video for Linux driver

• 再上一层是一个ROS Driver，最上层是Apollo可以接收到的内容。

• 要使用该相机，主要的工作是底层硬件的解析，使得Apollo可以接收到相应的数据。

如何使用不同于参考硬件的LiDAR

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• 硬件通常以基于内核Socket的方式把数据传输给PC，
• PC端做一些数据处理之后发布对应的消息类型。
• 对于激光雷达来而言，发布的是Pointcloud消息类型，该消息将被最上层的Apollo感知模块接收。

Build

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• Apollo源码下载
• 安装Docker
• 进入Docker，拉取Apollo镜像，并以此镜像创建容器
• 运行容器、适配Apollo代码

RTK寻迹测试

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• 核心：record
  • 录制轨迹：一些GPS点和车辆状态信息

高精地图

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左侧是一个高精度地图，右侧是实时相对地图。实时相对地图是车辆通过传感器来感知车身周围环境，可以帮助开放者更友好、方便地运行Apollo。

工具链

• 对相对地图进行离线查看

根据ros录制的rosbag，解析对应的道路边界，并绘制成道路图

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• 对车辆进行适配，由DBC文件生成对应的Protobuf

  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PawugEF6-1596877796524)(C:\Users\xiaomeiyan\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200808165731701.png)]

• 通过telop,远程控制测试车辆信号是否成功

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• 主题监控工具可以同时需要监听多个ROS topic[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bHTSP1Uc-1596877796528)(C:\Users\xiaomeiyan\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200808165933508.png)]

• Configuration工具明确标识出来修改了哪些字段

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• Rosbag工具，包括分析规划模块、驱动以及统计信息等

  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hTEOjRX2-1596877796531)(C:\Users\xiaomeiyan\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200808170146411.png)]

  可以同时记录对应时刻的多个状态的多个字段

• 交通灯模拟工具

  [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KUbzxdCG-1596877796532)(C:\Users\xiaomeiyan\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200808170509417.png)]

  模拟控制红绿灯

• 障碍物模拟

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  障碍物topic数据回放，是Apollo项目可视化的一个模块，基于该模块，开发者可以在没有车和传感器的情况下使用Apollo各个软件模块