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其他

• 国内环境下如何克隆 Apollo 仓库
  • 必要前提/准备
  • 首先，从码云上克隆 Apollo 仓库
  • 重置远程分支origin
  • 将 GitHub 上的 Apollo 仓库设为远程分支upstream
  • 现在，从 GitHub 远程分支upstream 拉取最新的「增量」代码
  • 结语
• 如何创建合入请求(Pull Request)
  • 第一步：创建您个人的 Apollo 代码分支
  • 第二步：克隆您的 Apollo 分支仓库
  • 第三步：设置您的用户名和电子邮件地址
  • 第四步： 将 Apollo 官方仓库设为 upstream 上游分支
  • 第五步：创建分支，做出修改，提交变更
  • 第六步：同步上游仓库变更
  • 第七步：将您的本地修改推送到您个人的 Apollo 分支仓库
  • 第八步，生成代码合并请求
  • 最后：大功告成
• 国内环境 GitHub 拉取仓库速度慢的缓解方案
  • 第一步: 浏览器打开如下两个网址，找到对应 IP 地址:
  • 第二步: 编辑 hosts 文件
  • 第三步：更新 DNS 缓存（仅限 Mac 用户）
• 如何准备 Bazel 的依赖缓存目录
  • Introduction
  • 如何利用 Apollo 提供的 Bazel 隐式依赖压缩包
  • 自己动手构建 Bazel 的隐式依赖项的方法
• ff
  • 下载
  • 安装oprofile
  • 测试
  • 使用方法
  • 测试数据查看
• 如何生产多传感器融合定位模块所需的地图
  • 1. 事先准备
  • 2. 编译apollo工程
    • 2.1 构建docker容器
    • 2.2 进入docker容器
    • 2.3 编译工程
  • 3. 生产定位地图
• 如何添加新的lidar检测算法
  • 定义一个继承基类 base_lidar_detector 的类
  • 实现新类 NewLidarDetector
  • 为新类 NewLidarDetector 配置config和param的proto文件
  • 更新 lidar_obstacle_detection.conf
• fr
  • 引言
  • Velodyne驱动的主要部分
  • 添加新lidar驱动的步骤
    • 1. 熟悉cyber框架
    • 2. 消息定义
    • 3. 读取原始数据
    • 4. 解析扫描数据，生成点云。
    • 5. 对点云进行运行补偿
    • 6. 配置dag文件
    • 7. 运行lidar驱动并查看点云
• 如何添加新的lidar匹配算法
  • 定义一个继承基类 base_multi_target_tracker 的类
  • 实现新类 NewLidarTracker
  • 为新类 NewLidarTracker 配置config的proto文件
  • 更新 lidar_obstacle_tracking.conf
• 如何添加新的fusion融合系统
  • 定义一个继承基类 base_fusion_system 的类
  • 实现新类 NewFusionSystem
  • 为新类 NewFusionSystem 配置config的proto文件
  • 更新config文件使新的系统生效
• 如何添加新的camera匹配算法
  • 定义一个继承基类 base_obstacle_tracker 的类
  • 实现新类 NewObstacleTracker
  • 为新类 NewObstacleTracker 配置param的proto文件
  • 更新config文件使新的算法生效
• 如何添加新的camera检测算法
  • 定义一个继承基类 base_obstacle_detector 的类
  • 实现新类 NewObstacleDetector
  • 为新类 NewObstacleDetector 配置param的proto文件
  • 更新config文件使新的算法生效

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Apollo 2.5版导航模式的使用方法

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