什么是wf_simuator•使用接收到的车辆控制信号（v，ω）模拟理想的自身位置和速度wf_simulator.launch文件launch文件只有一个waypoint_follower功能包下的wf_simulator节点，设置了一些参数并对其进行赋值。wf_simluator节点节点的主函数如下所示:intmain(intargc,char**argv){ros::init(argc,arg

1.pure_pursuit的launch文件如下。从launch文件可以看出只启动了waypoint_follower功能包下的pure_pursuit节点，其中启动参数"is_linear_interpolation"（默认值为True）,“publishes_for_steering_robot”(默认值为False）2.pure_pursuit节点的cpp文件如下intmain(intar

启动仿真环境$roslaunchvehicle_gazebo_simulation_launcherworld_test.launch加载地图加载已经构建好的点云地图，建图过程看如何使用NDT构建点云地图。RuntimeManager设置启动降采样和地面过滤的节点，调整相关的参数如下图所示：启动ndt_matching节点进行自主定位，还要勾选vel_pose_connect节点用作输出车辆的位姿

源码地址：https://gitlab.com/autowarefoundation/autoware.ai/autoware/wikis/Source-Build如有错误或建议，欢迎提出。

Autoware代码编译时出现下面错误，需要安装armadillo库/computing/planning/motion/packages/lattice_planner/lib/libtraj_gen.cpp

Reference:https://github.com/autowarefoundation/autoware/wiki/Source-Build系统：ubuntu16.04ROS：kinetic先进行

最近重装Autoware，需要在ubuntu14.04上安装rosindigo，按照官网一步一步操作。

lidar_point_pointpillars模块下载和编译Autoware1.12，Autoware官网。

1check.launch2control.launch3init.launch4map.launch5perception.launch6planning.launch7sensor.launch8set.launch9veld.launch

1.概要本文是对autoware中core_planning文件夹中astar_search功能包的相关文件组成和具体源码的分析，承接上一篇关于astar_avoid的分析。

概要本文是对autoware中waypoint_planner功能包的相关文件组成和具体节点的分析。由于程序比较复杂，我认为还存在一些不完整的地方，之后也会继续分析，继续更新。

本文目的由于在carla-autoware的示例中使用了hybridA*算法，所以本文基于以下两篇文章对hybridA*算法过程进行整理：（文中挑选了一些个人认为便于理解算法的图片，均来自于以下这两篇文章

日本那里有个autoware是基于

点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货开源地址：https://github.com/autowarefoundation/autoware官网：https://www.autoware.ai

先基于Autoware实现基础功能，比如激光点云定位，slam建图，轨迹跟踪之类的，后面可以参考百度的Apollo升级已有的基于Autoware的框架。当然这两个框架都是开

本文以Autoware的ndt_cpu为例对NDT的实现进行解析。

Releaseautowarefoundation成立后，release不在继续github上发布，而是和亲密伙伴ros走得更近，发布在discourse.ros.org,如https://discourse.ros.org/t/autoware

环境Ubuntu16.04autoware1.11.11.标定相机的内参在autoware/ros下，sourceinstall/setup.bashrosrunautoware_camera_lidar_calibratorcameracalibrator.py

以Rfans-16为例，简单记录一下自己的学习标定之路，注意：如果激光雷达不是X轴朝前，需要对点云做一下旋转变换。0.连接相机和激光雷达，激光雷达X轴向前，Y轴向左，Z向上，相机默认正向前方。建立ROS工作空间$mkdir-pcatkin_lidar_camera/src$catkin_make1.首先下载相机驱动，可以在github上找usb_camhttps://github.com/ros-

程序来源Autoware包，详细参考Autoware包中的spinnaker相机驱动，源程序获得图像颜色不正确，稍作修改先转成opencv格式再转为ros消息即可，直接上相关程序，另外CMakeLists.txt

1新建msg消息一般都会在工作空间下，新建一个专门用于存放各种消息的功能包，我这里就新建了一个与autoware消息对接的ROS1功能包，这里就举个例子，然后就新建一个test_msgs的功能包，由于我分别安装了

的点云端到端语义分割和项目实战基于深度学习的激光雷达点云语义分割是目前自动驾驶领域的热门研究方向，前面的文章中我们介绍过了SqueezeSeg和百度cnnseg点云语义分割方法，其中cnnseg被应用于百度Apollo以及Autoware

Autoware学习（一）——初步了解Autoware(https://github.com/autowarefoundation/autoware)是世界上第一款用于自动驾驶汽车的“一体化”开源软件。

ubuntu16.04Autoware安装1.安装包下载Autoware1.82.需求环境Linux：Ubuntu16.04LTSROS：Kinetic版Qt：5.13.1版本OpenCV:3.4.43

这里又整了一遍车辆运动学，之前在Autoware那会，已经在控制那一部分整过一次了，就当复习了吧。

CarSim2017安装教程下载链接安装步骤注意：关于两个许可证文件的修改由于新版Autoware中自带的MPC控制部分，对现有车辆控制效果并不是很理想，所以近期主要时间都是在做这方面的工作，计划开发出一套新的

引言在安装了Autoware之后，首先可以尝试运行一下官方demo，熟悉Autoware的runtimemanager操作界面。关于Autoware的安装，可以参考官方教程。

同时在cotroller层，注入service也不能用@Autoware而是用@Renfenc

本算法在autoware中有相应的实现，这里对代码作相应的的理解voidVoxelGridBasedEuclideanClusterNodelet::pointcloudCallback(constsensor_msgs

错误描述1：wsy@wsy-2019:~/autoware.ai$rosdepupdatereadinginsourceslistdatafrom/etc/ros/rosdep/sources.list.dERROR

Autoware是世界上第一款用于自动驾驶汽车的“一体化”开源软件，主要适用于城市，但也可以涵盖公路，高速公路等。Autoware的代码库受BSD许可证保护。请自行决定使用它。

本文为博主原创,原创不易,转载请注明出处https://blog.csdn.net/weixin_40884570/article/details/85053856本文autoware配置部分主要翻译自

笔者最开始按照官网autoware.ai源码方式进行安装，但是安装好后运行demo的时候发现特别卡，CPU直接拉升到100%甚至Rviz直接卡死掉。

编译autoware过程中遇到下面问题，在网上找了好长时间没有找到。

最近在Nvidia的PX2板子上安装Autoware，按照Autoware.ai的sourcebuild步骤进行环境配置、下载代码并进行编译。

Autoware简介Autoware号称全球第一个自动驾驶开源软件，比百度的Apollo更早开源。

一：autoware1.12.0完整安装平台：ubuntu16.04+ros(kinetic),velodyne-16激光雷达、mynteye相机。

使用Autoware进行(双目)相机与激光雷达的联合标定VLP-16与ZED相机使用Autoware提供的autoware_camera_lidar_calibrator工具进行标定.

详细步骤如下：1.数据包的记录Autoware软件中提供了rosbag的功

Autoware1.10以上的版本，相机和激光雷达的联合标定工具包就被单独拿出来，不再是Autoware配套使用。

文章目录runtimemanagersubscribe/to_rtmgr&/from_rtmgr(pub)/topic1&topic2stat系列/route_cmdPublishcmd系列config系列Autoware

今天终于狠下心来，将自己的Windows系统干掉了，装上了Ubuntu16.04系统，开始配置安装ROS和Autoware。

当然，还包括Autoware中与电脑x86和平板arm的人机交互接口以及AGV等应用程序。RViz的魔改也是方案之一或是ARViz技术，通过ssh和可视化工具在iPad上也可以

原因分析newthread对象不在spring容器中，所以无法通过@Autoware获去到spring的bean对象。

Autoware简介Autoware.AI是世界上第一个用于自动驾驶技术的“All-in-One”开源软件。它ROS1操作系统，并在Apache2.0许可下使用。

文章目录1安装前的准备操作1.1确认自身系统是否满足要求1.2选择安装方式1.3下载NVIDIACUDA9.0Toolkit1.4显卡驱动2安装CUDA9.03设置环境变量4测试CUDA的Samples5安装官方补丁本文介绍下Ubuntu16.04装CUDA9.0的过程，主要参考自官方文档：https://docs.nvidia.com/cuda/archive/9.0/cuda-installa

无奈才疏学浅，不知道如何标定，发现一款开源的Autoware软件可以实现这个功能。于是最近完成了Autoware的安装，遇到很多很多坑，记录在这里。

安装按照Github中的文档进行安装，有如下依赖：ROSindigo(Ubuntu14.04)orROSjade(Ubuntu15.04)orROSkinetic(Ubuntu16.04)OpenCV2.4.10orhigherQt5.2.1orhigherCUDA(optional)FlyCapture2(optional)Armadillo(optional)我的环境是16.04以下以16.0

具体的操作过程大家可以移步autoware入门教程-使用ro

文章目录整体框架左上角单独的两块下面有关相机的obj_carvelodyne_nodelet&&velodyne_nodelet_manager有关点云的runime_managertf相关定位相关规划决策控制整体框架最近准备读一下Autoware