Autoware 培训笔记 No. 1——构建点云地图

1. 首记

相信许多刚开始玩无人驾驶的人都用过Autoware，对runtime manager都比较熟悉，虽然可以通过各种渠道了解到有些设置，甚至有些设置的app下参数的含义，但是，在真车的使用过程中，不是每个人能将这些配置，以及配置下的参数设置正确。我最近刚刚参加Udacity、PIX以及Autoware三方发起的培训活动，培训针对Autoware最基本的“可以让车跑起来”这件事的最基本设置（包括设置勾选与参数设置）做了详细的讲解，对于Autoware的初学者真的有很大帮助，通过这次培训，我们培训team可以让一部真车沿着地图上的waypoints跑起来，收获很大。

我会把这次培训针对Autoware的部分充分整理出来，供大家参考，有真车的人可以试试。

我用到的数据的地址为：链接: https://pan.baidu.com/s/10oW1THdu7_g5-7VWoFHq6Q 提取码: qcum

 

2. 致谢

感谢我们team中的勤劳的老司机理想、聪明伶俐可爱的geek明明、一直默默付出的Miss黄为我们成功完成项目作出的努力。感谢Udacity的腿哥在背后的付出与支持，感谢PIX辛勤的为我们服务，感谢Autoware的导师Alex对我们的指导，Alex对我提出的问题总是能给予详细耐心的回答。

特别感谢曾sir，我的整理是在曾sir的前期工作之上的。曾sir的博客地址为：dowson.live

 

3. 地图构建

玩自动驾驶的都应该明白为什么要构建地图，这里就赘述了。直接上操作

3.1. 首先启动runtime manager，进入autoware/ros/文件夹运行

./run

 

3.2. 启动激光雷达

（1）针对velodyne 多线lidar

如果你有velodyne激光可以启动默认配置：[Sensing] 页面下 [Lidars] 选项下针对你的velodyne选择，velodyne激光对应的发布的点云topic：/velodyne_packets，frame_id：velodyne，topic会被重映射成为/points_raw。

例如：假如你有16线激光，点选 [velodyne VLP-16] 的 [config]，点选[ref]，加载/home/pix/Autoware/ros/src/sensing/drivers/lid ar/packages/velodyne/velodyne_pointcloud/param s/VLP16db.yaml路径下的配置文件（自己多线激光雷达可以针对这个配置改写），退出 [config]，勾选 [velodyne VLP-16] 选项（一般的操作都是先修改config或者app下的配置或参数文件，然后勾选选项）。

                

这是你可以通过，命令

rostopic echo /points_raw 

查看是否有点云数据输出。

当然也可以通过autoware提供的 [Topics] 工具进行查看，这里介绍一下这个工具。[Topics] 工具不仅可以查看Topic输出，还可以查看Topic的一些详细信息。

 

以上左图是 [Topics] 工具，左侧是Topic，新打开一个节点后可以点击 [Refresh]，会刷新Topic。如果查看某个topic，比如，上图我点开了左侧的/points_raw topic，勾选 [echo]，对话框中会显示topic中的内容，[Info] 中会显示topic（/points_raw）对应的类型，以及发布者和订阅者。

 

（2）针对其他品牌多线lidar

如果你有其他品牌的激光，他们发布的topic不是/velodyne_packets，且frame_id同样不对应，这时可以自己写个程序转一下，参照：https://www.cnblogs.com/hgl0417/p/11067660.html。然后单独运行你的lidar driver node，将你的点云数据模拟成velodyne数据。此时，不需要点选runtime manager上的lidar配置文件（每个配置文件对应一个package或者node，意义在于将对应的topic发布，此时你已经发布了topic，所以不需要在点选上述配置文件）。

 

3.3. 录制点云数据

点击runtime manager右下角 [ROSBAG] 按钮，在弹出的对话框中点击下方点击 [Refresh] 按钮刷新话题列表，找到/points_raw 并勾选，如下图。

老司机开车，点击 [Start] 按钮，等数据录完，点击 [Stop]，此时数据会保存在autoware/ros目录下。此时，数据录制完毕。

 

3.4. 回放点云数据

为了查看数据录制效果，需要数据回放数据。

 

（1）点击进入 [Simulaton] 页面，点击界面右上方 [Ref] 按钮，加载之前录制的 bag 文件。

 

（2）点击 [Play] 按钮播放数据，然后再点击 [Pause] 暂停播放。此时你会发现右边进度条有数值出现，如下所示。 

注意：在进行此步骤的时候确保之前启动的 [Sensing] 下的传感器驱动关闭，或者关闭自己的lidar driver。

 

（3）右下方的 Rviz 按钮，启动 Rviz 可视化窗口。在 Rviz 界面中左菜单栏中找到 Fixed Frame, 在该栏目中修改 world 为 velodyne。点击左下角 [Add] 按钮，加载 By Topic 下 /points_raw 话题的 PointCloud2 选项。

点击 runtime manager 下的 [Simulation] 菜单的 [Pause] 按钮，此时在 Rviz 中可以看到之前记录的数据被显示出来。如下所示。

 

3.5. 建图

这里，需要先讲一下autoware的建图用坐标系之间的关系，基本坐标系有四类：分别为世界坐标系：world；地图坐标系：map；车的坐标系base_link；传感器坐标系：velodyne。他们之间的转换关系，如下：

从world到map的坐标系转换与从base_link到velodyne的坐标系转换是固定的，用ROS的TF即可。从map到base_link的映射就需要scan-to-map的算法，autoware在建图采用的是ndt matching。

 

（1）设置从base_link到velodyne坐标系的TF。

在 [Setup] 菜单中，确保 [Localizer] 下选项为 [Velodyne]，在 [Baselink to Localizer] 中设置好各个参数之后点击 TF 按钮，其中x、y、z、yaw、pitch、roll表示真车雷达中心点与车身后轴中心点的相对位置关系（右手坐标系，真车后车轴为原点），此时可以点击[Vehicle Model]，如果[Vehicle Model]为空，那么会加载一个默认模型（在rviz显示时，如果有激光雷达数据，车辆会显示为黑色）。如下所示。

 

（2）设置map到base_link转换

在 [Compulting] 菜单栏中找到 [lidar_localizer]下的 [Ndt_Mapping] 选项，设置 [app]，并勾选。Ndt_Mapping会有一些设置需要注意一下，如下图：

          

参数用默认，如果有GPU（一定有，因为没有CUDA不能安装autoware），可以选择 [pcl_anh_gpu]。

 

（3）设置从world到map转换

点击 [Map] 页面，点击 [TF] 的 [ref] 选择 autoware/ros/src/.config/tf/tf_local.launch 文件，这是加载默认world到map的坐标转换，打开tf_local.launch文件如下： 

<launch>

    <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="world_to_map" args="0 0 0 0 0 0 /world /map 10" />

</launch>

 args的参数“0 0 0 0 0 0 /world /map 10”表示：从/world坐标系转换到/map坐标系的x, y, z, roll, pitch, yaw转换，且频率为10Hz。

点击 [TF] 按钮，如下图：

 

（4）制作点云地图

和回放点云数据一样，点击进入 [Simulaton] 页面，点击界面右上方 [Ref] 按钮，加载之前录制的 bag 文件，点击 [Play] 按钮播放数据，然后再点击 [Pause] 暂停播放。点击runtime manager右下方的 [Rviz] 按钮，启动 Rviz 可视化窗口。加载Rviz的配置文件，路径为：autoware/ros/src/.config/rviz/ndt_mapping.rviz。加载后rviz的配置文件后，回到runtime manager的 [Simulaton] 页面，再次点击 [Pause] 开始播放，这是可以看到Rviz 可视化窗口显示如下：

可以看到有一辆黑色小车在跑，而且它的激光雷达数据在RViz中不断累加。

注意：由于rviz会占用大量的系统资源，所以在见图过程中不需要打开rviz的显示，只需要查看terminal上的显示即可，如下所示

注意：上图的最下面的(Process/Input): (1688 / 1697)，这两个数字前一个数字表示正在处理的点云帧数，后一个表示加载的点云帧数。如果两个数字相差过大，会出现运行错误。我们使用的gpu是gtx1080，根据曾sir的描述，针对gtx1080，如果前后两个数字相差1000以上，就要按[Simulaton] 页面的[Pause] 按键，暂停加载，等待一下正在处理的数字，两个数字重新接近之后，可以再次按 [Pause] 按键运行。

运行停止，表示地图生成完毕。

 

（5）保存点云地图

打开 [Compulting] 下的 [Ndt_Mapping] 选项的 [app]，如下所示：

点击 [ref] 选择保存地图的路径，将 [Filter Resolution] 参数设置为0.2，点击 [PCD OUTPUT]按钮，开始保存pcd文件。此时，可以在保存的路径里看到一个.pcd文件，该文件就是地图文件。

 

（6）查看地图文件

选择runtime manager的 [Map] 菜单，点击 [Point Cloud] 按钮的 [ref]，加载刚才保存.pcd文件，并点击 [Point Cloud] 按钮，进度条显示OK，则加载完毕，如下所示：

点击runtime manager 右下角的 [RViz] ，在RViz显示界面点击左下角的 [Add] 按钮，通过 [By Topic] 找到/points_map 并打开，在rviz中显示如下：

到此为止，点云地图制作完毕。

 

（7）点云地图评价

总结为一下几点：

• 地图是否扭曲变形
• 地图在闭合处z方向是否对齐
• 扫描在墙壁上的点是否很粗
• 扫描在树木上的点是否有从影

 

引用：

dowson.live

 

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