如何在本地运行基于NDT点云匹配的定位模块¶

本文档提供了如何在本地基于NDT点云匹配的定位模块的方法。

1. 事先准备¶

从GitHub网站下载Apollo master分支源代码
按照教程设置Docker环境并搭建Apollo工程
从Apollo数据平台下载定位数据（仅限美国地区）

此定位数据为实验性质的demo数据，用于验证定位模块的可用性。数据主要包含定位地图(ndt_map/), 车辆参数(params/), 传感器数据(records/)。具体属性如下：时长：5分钟里程：3km 场景：Sunnyvale 城市道路天气：晴天

2. 配置定位模块¶

为了使定位模块正确运行，需要对地图路径和传感器外参进行配置。假设下载的定位数据的所在路径为DATA_PATH。

在进行以下步骤前，首先确定你在docker容器中。

2.1 配置传感器外参¶

将定位数据中的传感器外参拷贝至指定文件夹下, 目前NDT定位模块与MSF定位模块使用相同外参路径。

  cp DATA_PATH/params/ant_imu_leverarm.yaml /apollo/modules/localization/msf/params/gnss_params/
  cp DATA_PATH/params/velodyne64_novatel_extrinsics_example.yaml /apollo/modules/localization/msf/params/velodyne_params/
  cp DATA_PATH/params/velodyne64_height.yaml /apollo/modules/localization/msf/params/velodyne_params/

在/apollo/modules/localization/conf/localization.conf中添加传感器外参文件配置，以覆盖默认值。

# The lidar extrinsics file
--lidar_extrinsics_file=/apollo/modules/localization/msf/params/velodyne_params/velodyne64_novatel_extrinsics_example.yaml

各个外参的意义

ant_imu_leverarm.yaml：杆臂值参数，GNSS天线相对Imu的距离
velodyne64_novatel_extrinsics_example.yaml： Lidar相对Imu的外参
velodyne64_height.yaml： Lidar相对地面的高度

2.2 配置地图路径¶

在/apollo/modules/localization/conf/localization.conf中添加关于地图路径的配置

# Redefine the map_dir in global_flagfile.txt
--map_dir=DATA_PATH

这将会覆盖global_flagfile.txt中的默认值。

2.3 修改Topic名称¶

由于目前Apollo支持velodyne 64线,128线lidar, 因此为区分不同设备数据，采用不同的topic名称。因此，在启动之前需要设置正确的lidar topic名称。在/apollo/modules/localization/conf/localization.conf中添加lidar topic名称，以覆盖默认值。

# The pointcloud topic name.
--lidar_topic=/apollo/sensor/velodyne64/compensator/PointCloud2

(可选)另外，对于定位可视化工具的使用，同样需要配置相应的topic名称。修改文件/apollo/modules/localization/dag/dag_streaming_msf_visualizer.dag 中的channel值为:

channel: /apollo/sensor/velodyne64/compensator/PointCloud2

3. 运行NDT定位模块¶

./scripts/ndt_localization.sh

定位程序将在后台运行，可以通过以下命令进行查看。

ps -e | grep ndt_localization

在/apollo/data/log目录下，可以看到定位模块输出的相关文件。

localization.INFO : INFO级别的log信息
localization.WARNING : WARNING级别的log信息
localization.ERROR : ERROR级别的log信息
localization.out : 标准输出重定向文件
localizaiton.flags : 启动localization模块使用的配置

4. 播放演示record¶

cd DATA_PATH/record
cyber_record play -f *.record

另外打开一个终端，进入docker环境，执行

cyber_monitor

终端会显示出topic列表，可以看到定位topic /apollo/localization/pose 有输出。

5. 记录与可视化定位结果（可选）¶

记录定位结果¶

python ./scripts/record_bag.py

该脚本会在后台运行录包程序，并将存放路径输出到终端上。

可视化定位结果¶

NDT定位模块使用与MSF定位模块相同的可视化工具。

运行可视化工具

./scripts/localization_online_visualizer.sh

该可视化工具首先根据MSF定位地图生成用于可视化的缓存文件，存放在/apollo/data/map_visual目录下。

然后接收以下topic并进行可视化绘制。

/apollo/sensor/velodyne64/compensator/PointCloud2
/apollo/localization/pose

可视化效果如下

如果发现可视化工具运行时卡顿，可使用如下命令重新编译可视化工具

cd /apollo
bazel build -c opt //modules/localization/msf/local_tool/local_visualization/online_visual:online_local_visualizer

编译选项-c opt优化程序性能，从而使可视化工具可以实时运行。

6. 结束运行定位模块¶

./scripts/ndt_localization.sh stop

如果之前有运行步骤5的录包脚本，还需执行

python ./scripts/record_bag.py --stop

7. 验证定位结果（可选）¶

NDT模块定位结果的验证使用MSF模块的验证工具。假设步骤5中录取的数据存放路径为OUTPUT_PATH，杆臂值外参的路径为ANT_IMU_PATH。首先将录制的数据包重命名为以.record为后缀的文件。

运行脚本

./scripts/msf_local_evaluation.sh OUTPUT_PATH ANT_IMU_PATH

该脚本会以RTK定位模式为基准，将多传感器融合模式的定位结果进行对比。

(注意只有在GNSS信号良好，RTK定位模式运行良好的区域，这样的对比才是有意义的。)

获得如下统计结果：

NDT模块的统计结果只有一组，即定位输出/apollo/localization/pose的统计结果。

表格中各项的意义，

error：平面误差，单位为米
error lon：车前进方向的误差，单位为米
error lat：车横向方向的误差，单位为米
error roll：翻滚角误差，单位为度
error pit：俯仰角误差，单位为度
error yaw：偏航角误差，单位为度
mean：误差的平均值
std：误差的标准差
max：误差的最大值
<30cm：距离误差少于30cm的帧所占的百分比
<1.0d：角度误差小于1.0d的帧所占的百分比
con_frame()：满足括号内条件的最大连续帧数

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