基于摄像头的封闭园区自动驾驶搭建–自动驾驶演示¶

基于摄像头的封闭园区自动驾驶搭建–自动驾驶演示

前提条件¶

正确完成了基于摄像头的封闭园区自动驾驶搭建–感知设备集成。
正确完成了基于摄像头的封闭园区自动驾驶搭建–感知适配。
正确完成了封闭园区自动驾驶搭建–虚拟车道线制作。
正确完成了封闭园区自动驾驶搭建–规划适配。
确保在道路平整、车少人少等相对安全的情况下实验。
确保至少两人操作，一人操作工控机，一人操作遥控器，做好随时接管准备。

概览¶

该用户手册旨在帮助用户完成基于Camera感知的封闭园区自动驾驶

启动流程¶

1. 启动can卡¶

进入can卡目录启动can卡，用以下命令启动

cd ~/SocketCan/
bash start.sh

2. 编译项目，启动Dreamview¶

进入docker环境，用gpu编译项目，启动DreamView

cd /apollo
bash docker/scripts/dev_start.sh
bash docker/scripts/dev_into.sh
bash apollo.sh build_opt_gpu
bash scripts/bootstrap.sh

3. 启动所需模块¶

在浏览器中打开(http://localhost:8888)，选择模式为Dev Kit Debug，根据车辆铭牌信息选择对应的车型(详情见下表)，并选择相应高精地图，在module Controller标签页启动Canbus、Camera、GPS、Localization、Transform模块。

铭牌信息	车型选择
Apollo D-KIT Lite	dev_kit
Apollo D-KIT Standard	dev_kit_standard
Apollo D-KIT Advanced(NE-S)	dev_kit_advanced_ne-s
Apollo D-KIT Advanced(SNE-R)	dev_kit_advanced_sne-r

camera_adaptation_dreamview

4. 检查各模块channel是否正确¶

在docker中输入cyber_monitor命令并检查以下channel（使用上下方向键选择channel，使用右方向键查看channel详细信息。关于cyber_monitor更详细使用，请参考CyberRT_Developer_Tools）：

channel_name	检查项目
`/apollo/localization/pose`	确保能正常输出数据
`/apollo/sensor/gnss/best_pose`	确保能正常输出数据、`sol_type:` 选项显示为`NARROW_INT`
`/apollo/sensor/camera/front_6mm/image`	确保能正常输出数据、帧率在15帧左右
`/tf`	确保能正常输出数据
`/tf_static`	确保能正常输出数据
`/apollo/canbus/chassis`	确保能正常输出数据
`/apollo/canbus/chassis_detail`	确保能正常输出数据

5. 启动Camera感知¶

在dreamview中启动Camera Perception模块，使用cyber_monitor查看/apollo/perception/obstacles是否正常输出，并在dreamview上查看障碍物信息： camera_adaptation_dreamview

6. 感知验证¶

使用cyber_monitor查看/apollo/perception/obstacles是否正常输出，并在DreamView上查看障碍物信息：查看车前方10米处运动的人或者自行车（自行车上要有人），在DreamView上查看障碍物颜色以及位置速度信息（自行车青蓝色，行人黄色，车辆绿色），如下图所示：

camera_demonstration_dreamview_obstacle