基于激光雷达的封闭园区自动驾驶搭建–自动驾驶演示¶

基于激光雷达的封闭园区自动驾驶搭建–自动驾驶演示

概览¶

该用户手册旨在帮助用户完成基于Lidar感知的封闭园区自动驾驶。为了方便用户快速实现基于lidar的封闭园区自动驾驶演示，我们提供了Dev kit Closeloop模式，建议用户在进行基于lidar的封闭园区自动驾驶演示时使用该模式，除此之外建议使用Dev Kit Debug模式。本文将以Dev kit Closeloop模式进行说明，如果用户选择使用Dev Kit Debug模式，操作方法相同。

前提条件¶

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。

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)，选择对应的虚拟车道线或高精地图，在Module Controller标签页启动Canbus、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

lidar_adaption_closeloop

定位模块启动后，需要接收定位数据，需要等待约1分钟左右。打开新的终端，并使用bash docker/scripts/dev_into.sh命令进入docker环境，在新终端中输入cyber_monitor命令查看tf、tf_static、/apollo/localization/pose数据，这三个数据在cyber_monitor中均显示为绿色代表定位模块启动成功
在dreamview中启动lidar模块

4. 检查lidar数据是否正确¶

使用cyber_monitor，查看激光雷达数据是否正常输出，并使用上下方向键选择channel，使用右方向键查看channel详细数据，数据无异常则说明激光雷达启动成功。(关于cyber_monitor更详细使用，请参考CyberRT_Developer_Tools)
单激光雷达用户用户，请检查如下channel是否正常输出

序号

channel

帧率

1

/apollo/sensor/lidar16/PointCloud2

10Hz

2

/apollo/sensor/lidar16/Scan

10Hz

3

/apollo/sensor/lidar16/compensator/PointCloud2

10Hz

lidar_integration_cyber_monitor

三激光雷达用户用户，请检查如下channel是否正常输出

序号	channel	帧率
1	`/apollo/sensor/lidar16/back/PointCloud2`	10Hz
2	`/apollo/sensor/lidar16/left/PointCloud2`	10Hz
3	`/apollo/sensor/lidar16/right/PointCloud2`	10Hz
4	`/apollo/sensor/lidar16/fusion/PointCloud2`	10HZ
5	`/apollo/sensor/lidar16/compensator/PointCloud2`	10Hz

5. 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）：

单激光雷达用户用户，请检查如下channel是否正常输出

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/lidar16/PointCloud2`	确保能正常输出数据
`/apollo/sensor/lidar16/Scan`	确保能正常输出数据
`/apollo/sensor/lidar16/compensator/PointCloud2`	确保能正常输出数据
`/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

三激光雷达用户用户，请检查如下channel是否正常输出

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/lidar16/back/PointCloud2`	确保能正常输出数据
`/apollo/sensor/lidar16/left/PointCloud2`	确保能正常输出数据
`/apollo/sensor/lidar16/right/PointCloud2`	确保能正常输出数据
`/apollo/sensor/lidar16/fusion/PointCloud2`	确保能正常输出数据
`/apollo/sensor/lidar16/compensator/PointCloud2`	确保能正常输出数据
`/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

6. 启动Lidar感知¶

确认各模块正常启动且channel输出正常后，在DreamView上启动Lidar Perception，使用cyber_monitor查看/apollo/perception/obstacles是否正常输出 lidar_adaption_dreamview_closeloop

7. 验证Lidar感知¶

在DreamView上启动Perception模块，使用cyber_monitor查看/apollo/perception/obstacles是否正常输出，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：

lidar_adaptation_dreamview2