湛江网站建设保定公司python建设网站实例

1.首先安装autoware ，大家可以以下一下博客进行安装，如果缺少库什么的直接问ai安装对应的库就行。ubuntu18.04安装Autoware1.14---GPU版 最全环境配置说明_autoware1.14安装教程-CSDN博客

安装成功后运行：

source install/setup.bash

roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch 

2.接下来下载vehicle_sim的gazebo仿真环境：

mkdir -p ~/vehicle_sim/src
cd ~/vehicle_sim/src
git clone https://github.com/yukkysaito/vehicle_sim.git
cd ~/vehicle_sim
catkin_make
source devel/setup.bash
roslaunch vehicle_sim_launcher gazebo_autoware.launch gpu:=true

运行上述命令之后会出现以下的汽车模型以及虚拟gazebo环境以及汽车控制界面

如果打开gazebo黑屏一直初始化加载不出来，把网络断了就OK

3.下载对应的点云地图文件以及坐标变化还有路径信息-下载autoware_word就行：https://drive.google.com/drive/folders/1GIKh2I5JTpJC7QJIYYtZ1YdJFTRdl8HW 

 4.接下来就正式开始操作：在autoware可视化操作界面中点击Topics页面中点击左下角Refresh刷新一下看有没有点云信息，有的话就证明与gazebo连接正常。

5.首先点击Map里面， 在Point Cloud中右边的Ref中选择3步骤中文件夹里的autoware-190107.pcd，同理TF选择文件夹里的tf.launch，点击右下角的RViz就可以看到相应的地图文件：

6.之后点击Sensing页面进行传感器的设置， 由于此次进行的虚拟仿真故不需要选择传感器，只需要选择Points Downsampler下的体素下采样voxel_grid_filter以及Points Preprocessor下的地面滤除ring_ground_filter,具体的参数可以默认就行（参数在选项右边的app里面设置，设置完记得点ok保存），。

7.之后点击Computing中Localization下的lidar_localizer中ndt_matching进行点云定位，具体的参数设置如下图，注意选择Initipal Pos，点击ok保存，打开rviz中可以看到已经定位成功

  

8.之后点击autoware_connector下的vel_pose_connect进行车速位置连接，参数设置如下所示

9.接着点击 Mission Planning下的“lane_rule”和“lane_select”，参数采用默认设置：

10.之后 点击 Motion Planning 下的waypoint_loader的waypoint_marker中的waypoint_loader，在multi_lane中找到步骤3中保存的路径的csv文件saved_waypoints.csv，之后重新点击右下角Rviz就看到相应的路径点。

11. 之后点击 Motion Planning 下的waypoint_planer的astar_avoid相应的astar_avoid和velocity_set相应的参数采用默认值。

 

12.最后点击 Motion Planning 下的waypoint_follower的Waypoint_follower以及相应的twist_filter进行速度过滤，相应的参数采用默认值。

13.最后核对一下相应的选择是否正确，一切顺利的话会看到小车跑起来：