基于autoware1.14的实车部署激光雷达循迹,从建图、定位、录制轨迹巡航点、到实车运行。

news2025/5/19 1:04:35

 1.首先安装autoware ,大家可以以下一下博客进行安装,如果缺少库什么的直接问ai安装对应的库就行。ubuntu18.04安装Autoware1.14---GPU版 最全环境配置说明_autoware1.14安装教程-CSDN博客

安装成功后运行:

source install/setup.bash

roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch 

2.接下来进行点云地图的录制,点击在autoware可视化操作界面中点击Topics页面中点击左下角Refresh刷新一下看有没有点云信息看/points_raw,然后点击右上角的Echo看有没有数据信息:

3.之后点击 有下角的ROSBAG Record点击最下面的Refresh刷新话题列表,选择录制的点云话题/points_raw,之后点击最上方的Ref选择文件的保存地址,之后点击下方的Start开始录制,录制结束后点击Stop即可在指定文件夹看到录制的bag包,当然也可以通过ros录制:

rostopic list

rostopic   echo /points_raw

rostopic record -o  1.bag /points_raw

4.录制完bag包之后,点击Simulation中Ref选择我们录制的bag包之后点击play 会在下面显示详细地信息,之后点右下角的RViz界面,在弹窗里点击左下角的Add,之后选择By Topic中的/points_raw,并将fixed frame改为velodyne,之后就可以看到相应的点云数据。

5.之后在Simulation中点击Stop后重新点击play最后点击Pause使点云包处于以下状态便于时间同步。

6.之后点击Computing中Localization下的lidar_localizer中ndt_mapping进行点云地图的录制,首先点击app进行参数设置,在Method Type中可以默认选择第一个,当然如果有gpu,则选择第三个,在下面的Ref指定保存pcd文件的地址,之后关闭勾选ndt_mapping。

7.之后在Simulation中取消点击Pause使点云包处于播放状态便开始点云地图的制作:

注意: (processed/Input)的前后两个数字不要差超过1000否则后续加载地图会报错,如果两个数字差的太多就pause一下等等再接着加载。

8.保存完成后接下来开始录制循迹点,首先需要将刚才保存好的地图加载进来,在Point Cloud中右边的Ref中选择相应的PCD文件,同理TF选择/autoware/src/autoware/documentation/

autoware_quickstart_examples/tf_local.launch,点击右下角的RViz就可以看到相应的地图文件:

9.之后点击Setup中Localizer并选择 Velodyne,TF 按钮点击 Baselink to Localizer(默认值一般是 1.3, 0, 1.7, -1.5, 0, 0),然后点击 Vehicle Model,Autoware 会加载默认车辆模型

10.接着在Sensing页面进行传感器的设置,选择Velodyne HDL-32E,并需要选择Points Downsampler下的体素下采样voxel_grid_filter以及Points Preprocessor下的地面滤除ring_ground_filter,具体的参数可以默认就行(参数都在对应选项右边的app弹窗里面设置,设置完记得点ok保存)。

11.之后点击Computing中Localization下的lidar_localizer中ndt_matching进行点云定位,具体的参数设置如下图,注意选择Initipal Pos,点击ok保存,打开rviz中可以看到已经定位成功。

12.之后点击autoware_connector下的vel_pose_connect进行车速位置连接,参数设置如下所示

13.接着点击 Mission Planning下的“lane_rule”和“lane_select”,参数采用默认设置:

 

14.之后 点击 Motion Planning 下的waypoint_loader的waypoint_marker中的waypoint_loader,在multi_lane中找到步骤3中保存的路径的csv文件saved_waypoints.csv,之后重新点击右下角Rviz就看到相应的路径点,如果没有重新加载就行。​​

 

15. 之后点击 Motion Planning 下的waypoint_planer的astar_avoid相应的astar_avoid和velocity_set相应的参数采用默认值。

 

16.最后点击 Motion Planning 下的waypoint_follower的pure_pursuit(如果对于弯道循迹,转弯半径过大将lookahead_ratio以及minimun_lookahead_distanced的参数调小一点即可)以及相应的twist_filter进行速度过滤,相应的参数采用默认值。

17.最后核对一下相应的选择是否正确,一切顺利的话会看到小车跑起来:

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2337766.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

云计算(Cloud Computing)概述——从AWS开始

李升伟 编译 无需正式介绍亚马逊网络服务(Amazon Web Services,简称AWS)。作为行业领先的云服务提供商,AWS为全球开发者提供了超过170项随时可用的服务。 例如,Adobe能够独立于IT团队开发和更新软件。通过AWS的服务&…

UE学习记录part18

225 animation blueprint templates: generic animation blueprints 在Animation Blueprint中选择template生成动画蓝图模板 在function中选择blurprintthreadsafeupdateanimation,用于做数据的更新 先创建变量,再将变量再blueprintinitializeanimation…

刀片服务器的散热构造方式

刀片服务器的散热构造是其高密度、高性能设计的核心挑战之一。其散热系统需在有限空间内高效处理多个刀片模块产生的集中热量,同时兼顾能耗、噪音和可靠性。以下从模块化架构、核心散热技术、典型方案对比、厂商差异及未来趋势等方面展开分析: 一、模块化散热架构 刀片服务器…

【每日八股】复习计算机网络 Day1:TCP 的头部结构 + TCP 确保可靠传输 + TCP 的三次握手

文章目录 复习计算机网络 Day1TCP 的头部结构TCP 如何保证可靠传输?1. 数据完整性保障2. 顺序与去重控制3. 流量与拥塞控制4. 连接控制5. 其他辅助机制TCP 可靠传输的保障手段总结 TCP 的三次握手?TCP 为什么要三次握手?TCP 三次握手出现报文…

device_fingerprint、device_id、hmac生成

文章目录 1. 写在前面2. 设备信息3. 数美指纹 【🏠作者主页】:吴秋霖 【💼作者介绍】:擅长爬虫与JS加密逆向分析!Python领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云博客专家、华为云享专家。一路走来长期坚守并致力于Python…

python抓取HTML页面数据+可视化数据分析(投资者数量趋势)

本文所展示的代码是一个完整的数据采集、处理与可视化工具,主要用于从指定网站下载Excel文件,解析其中的数据,并生成投资者数量的趋势图表。以下是代码的主要功能模块及其作用: 1.网页数据获取 使用fetch_html_page函数从目标网…

uboot下读取ubifs分区的方法

在uboot 的defconfig中增加以下内容: CONFIG_MTDIDS_DEFAULT"nand0nand0" CONFIG_MTDPARTS_DEFAULT"mtdpartsnand0:1M(boot1),1M(boot2),1M(hwinfo),6M(kernel1),6M(kernel2),56M(rootfs1),56M(rootfs2),-(ubi2)" CONFIG_CMD_UBIy 其中&#x…

HAL详解

一、直通式HAL 这里使用一个案例来介绍直通式HAL,选择MTK的NFC HIDL 1.0为例,因为比较简单,代码量也比较小,其源码路径:vendor/hardware/interfaces/nfc/1.0/ 1、NFC HAL的定义 1)NFC HAL数据类型 通常定…

MCP(模型上下文协议)说明

背景 MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)旨在解决大型语言模型(LLM)与外部数据源及工具集成的问题。由Anthropic公司于2024年11月提出并开源,目标是实现AI模型与现有系统的无缝集成。 解决的问题…

orcad csi 17.4 DRC规则设置及检查

rCAD绘制完原理图之后总是需要开启DRC检测,但是DRC一般都是英文版的,下面基于Cadence17.4 的orCAD16.6 对DRC的界面做简单的介绍 首先,鼠标点击原理图,然后再点击右上方的小勾图标 desine rules check option选项的界面 电气规…

前端资源加载失败后重试加载(CSS,JS等引用资源)

前端资源加载失败后的重试 .前端引用资源时出现了资源加载失败(这里针对的是路径引用异常或者url解析错误时) 解决这个问题首先要明确一下几个步骤 1.什么情况或者什么时候重试 2.如何重试 3.重试过程中的边界处理 这里引入里三个测试脚本,分别加载里三个不同的脚…

【HDFS入门】联邦机制(Federation)与扩展性:HDFS NameNode水平扩展深度解析

目录 引言 1 NameNode水平扩展原理 1.1 传统HDFS架构的局限性 1.2 联邦机制的基本原理 1.3 联邦架构的关键组件 2 多个Namespace的路由规则配置 2.1 客户端挂载表概念 2.2 挂载表配置示例 2.3 挂载表匹配规则 2.4 配置示例 3 BlockPool与Namespace的映射关系 3.1 B…

AI推荐系统的详细解析 +推荐系统中滤泡效应(Filter Bubble)的详细解析+ 基于Java构建电商推荐系统的分步实现方案,结合机器学习与工程实践

以下是AI推荐系统的详细解析: 一、核心概念 定义 推荐系统是通过分析用户行为、物品特征或用户画像,向用户推荐个性化内容的技术,广泛应用于电商、视频、社交等领域。 目标 提升用户留存与转化率增强用户体验实现精准营销 二、技术原理 1…

CSS 美化页面(五)

一、position属性 属性值‌‌描述‌‌应用场景‌static默认定位方式,元素遵循文档流正常排列,top/right/bottom/left 属性无效‌。普通文档流布局,默认布局,无需特殊定位。relative相对定位,相对于元素原本位置进行偏…

无约束最优化问题的求解算法--梯度下降法(Gradient Descent)

文章目录 梯度下降法梯度下降法原理(通俗版)梯度下降法公式学习率的设置**如何选择学习率?** 全局最优解梯度下降法流程损失函数的导函数三种梯度下降法**梯度下降法核心步骤回顾****优缺点详解****1. 全量梯度下降 (Batch Gradient Descent,…

Python全功能PDF工具箱GUI:支持转换、加密、旋转、图片提取、日志记录等多功能操作

使用Python打造一款集成 PDF转换、编辑、加密、解密、图片提取、日志追踪 等多个功能于一体的桌面工具应用(Tkinter ttkbootstrap PyPDF2 等库)。 ✨项目背景与开发动机 在日常办公或学习中,我们经常会遇到各种关于PDF文件的操作需求&#…

计算机视觉---相机标定

相机标定在机器人系统中的作用 1.确定相机的内部参数 相机的内部参数包括焦距、主点坐标、像素尺寸等。这些参数决定了相机成像的几何关系。通过标定,可以精确获取这些参数,从而将图像中的像素坐标与实际的物理坐标建立联系。例如,已知相机…

【AI插件开发】Notepad++ AI插件开发实践:支持配置界面

一、引用 此前的系列文章已基本完成了Notepad的AI插件的功能开发,但是此前使用的配置为JSON配置文件,不支持界面配置。 本章在此基础上集成支持配置界面,这样不需要手工修改配置文件,直接在界面上操作,方便快捷。 注…

数据库原理及应用mysql版陈业斌实验四

🏝️专栏:Mysql_猫咪-9527的博客-CSDN博客 🌅主页:猫咪-9527-CSDN博客 “欲穷千里目,更上一层楼。会当凌绝顶,一览众山小。” 目录 实验四索引与视图 1.实验数据如下 student 表(学生表&…

华为OD机试真题——最长的顺子(2025A卷:100分)Java/python/JavaScript/C++/C语言/GO六种最佳实现

2025 A卷 100分 题型 本文涵盖详细的问题分析、解题思路、代码实现、代码详解、测试用例以及综合分析; 并提供Java、python、JavaScript、C、C语言、GO六种语言的最佳实现方式! 本文收录于专栏:《2025华为OD真题目录全流程解析/备考攻略/经验…