1. 前言 我们的自动驾驶采用镭神激光雷达,在使用Autoware的时候,需要对镭神激光雷达的底层驱动,进行一些改变以适配Autoware. 2. 修改 (1)首先修改lslidar_c32.launch文件: <launch> <node pkg="lslidar_c32_driver" type="lslidar_c32_driver_node" name="leishen_lslidar_c32_driver" outpu

1. 前言 好多初创公司公布出来的视频明显都是寻迹的效果,不是说寻迹不好,相反可以证明,寻迹是自动技术开始的第一步. 自动驾驶寻迹:一种能够自动按照给定的路线(通常是采用不同颜色或者其他信号标记来引导)进行移动的汽车. 本章内容有和No. 1.No. 2与No. 3重复的内容,为了方便自己调试,我将重复的内容也贴出来. 注意:所有需要在 [Simulation] 菜单下加载的数据,都需要在所有操作之前操作,否则在RViz显示时,会出现frame_id错误. 采用寻迹方式,首先要做的就是要确定汽车

1.前言 航迹点用于知道汽车运行,autoware的每个航迹点包含x, y, z, yaw, velocity信息. 航迹点录制有两种方式,可以开车录制航迹点,也可以采集数据包,线下录制航迹点,我分开介绍(分开介绍的原因——如果有实车跑你就知道了^_^). 录制航迹点非常考验老司机的车技,车要开的稳,尤其是弯道,尽量要开成圆弧,而且要尽量远离马路牙,我们的老司机开车还是很稳的. 本章内容有和No. 1与No. 2重复的内容,为了方便自己调试,我将重复的内容也贴出来. 注意:所有需要在 [Simu

1. 前言 构建出地图后,应该测试点云地图定位效果,这里用到ndt的scan_matching方法,这是一种scan-to-map方法.这里用的是我们自己采集的数据进行仿真. 本章内容有和No. 1重复的内容,为了方便调试,我将重复的内容也贴出来. 注意:所有需要在 [Simulation] 菜单下加载的数据,都需要在所有操作之前操作,否则在RViz显示时,会出现frame_id错误. 2. 点云仿真定位 注意:在开始点云定位之前,请确保No. 1的全部取消(建议直接关闭所有程序). 注意:坐标

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

一.安装 Autoware & ZED 内参标定 & 外参标定准备 之前的这篇文章:Autoware 进行 Robosense-16 线雷达与 ZED 双目相机联合标定! 记录了我用 Autoware 标定相机和雷达的过程,虽然用的不是 Calibration Tool Kit 工具,但是博客里面的以下章节也适用本次的 Calibration Tool Kit : 一.编译安装 Autoware-1.10.0 二.标定 ZED 相机内参 3.1 联合标定准备 如果你是第一次看这篇 Cali

项目要标定雷达和相机,这里记录下我标定过程,用的速腾 Robosense - 16 线雷达和 ZED 双目相机. 一.编译安装 Autoware-1.10.0 我没有安装最新版本的 Autoware,因为新版本不带雷达和相机的标定工具,我安装的是 1.10.0 版本! 1.1 下载 Autoware-1.10.0 源码 不建议官方的 git check 安装方式,因为不熟悉 git 可能会遇到问题,直接在GitLab 仓库选择 1.10.0 版本下载即可: 1.2 编译 Autoware-1.1

问题 这其实就是@Autoware与@Resource没有正确的使用,这个错误是因为wmPoiOplogService这个变量装配方式是@Resource,按照@Resource的按名字查找的方式,并没有找到bean id为wmPoiOplogService的bean所以就报出这个错误. 举个栗子

选择Point cloud.Ref选择.autoware/.data/map/pointcloud_map/里面的全选 点Point cloud加载 vector Map和TF同理

该部分可参照github Autoware中的 Demo Quick_Start. 1. 建立目录“.autoware”来保存demo数据 mkdir .autoware 2. 下载Demo数据下载demo数据: A script for generating a demo launch file: http://db3.ertl.jp/autoware/sample_data/my_launch.sh Map/calibration/path data (Moriyama area): htt

1. 测试环境 Ubuntu 16.04 x64.ROS Kinetic.Velodyne VLP-16.RoboWare Studio 2. 安装 ROS 功能包 sudo apt-get install ros-kinetic-velodyne sudo apt-get install ros-kinetic-gmapping sudo apt-get install ros-kinetic-laser-scan-matcher 3. 连接激光雷达 网线直连本机与激光雷达,已知 Velody

在 Autoware目录下执行 git checkout 将版本切换到1.10.0 因为最新版驱动有问题然后执行 sudo apt-get update sudo apt-get install -y python-catkin-pkg python-rosdep python-wstool ros-$ROS_DISTRO-catkin libmosquitto-dev gksu cd ~/Autoware/ros/src catkin_init_workspace cd ../ rosdep

1. 前言 最近一个项目采用Autoware的无人驾驶系统,在安装工控机的过程中,踩了不少坑,留下记录,造福后人. 相关的下载在我的百度网盘,大家自行下载.链接: https://pan.baidu.com/s/1UFa11d43lqPLuHltG_Sd9A 提取码: rjsc 网盘中的英伟达驱动是linux-64bit的驱动,适合于gtx10系列及以下的英伟达显卡,由于autoware现阶段不支持CUDA10,所以不建议RTX20系列显卡安装. 2. 安装英伟达驱动 去网盘下载:NVIDIA-

转载自https://blog.csdn.net/qq_25241325/article/details/80766305 roslaunch loam_velodyne loam_velodyne.launch rosbag record -o out /velodyne_points rosbag play nsh_indoor_outdoor.bag 最后会记录一个名为out_(记录时间)的.bag包 然后将.bag包转化为 .pcd文件 rosrun pcl_ros bag_to_pcd

Velodyne VLP16型激光雷达横向视角360°,纵向视角30° 系统和ROS版本:Ubuntu 14.04 ,ros indigo 1. 安装驱动 sudo apt-get install ros-indigo-velodyne 2. 虚拟机VM->Setting Network connection设置成为Bridged,然后将自己的IP设置成为接受激光数据的IP(主机和虚拟机此时必须在同一网段) sudo ifconfig erh0 192.168.1.28 255.255.255.

1. 驱动安装 sudo apt-get install ros-kinetic-velodyne 2. 在已有工作空间catkin_ws中,添加Velodyne包 cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/ros-drivers/velodyne.git cd .. catkin_make sourrce devel/setup.bash (或 source ~/.bashrc) 3. 修改网络端口IPv4 setting (1)找到右上角

  1.安装readme当中的要求,安装依赖库   52 sudo apt-get install ros-indigo-desktop-full ros-indigo-nmea-msgs ros-indigo-nmea-navsat-driver ros-indigo-sound-play ros-indigo-jsk-visualization ros-indigo-grid-map 953 sudo apt-get install ros-indigo-controller-manager

环境: ubuntu 16.04    GPU:GeForce 1070   nvidia 驱动型号:nvidia_driver_390.67 安装参考网址: https://github.com/CPFL/Autoware/wiki/Generic-x86-Docker 遇到的问题: (1)nvidia-docker 测试:sudo nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi Use kineticShared directory: /home/

1.Autoware的地址为https://github.com/CPFL/Autoware2.Install dependencies for Ubuntu 16.04 kinetic安装教程install可能会出现无法安装的提示,按照这个(https://blog.csdn.net/weicao1990/article/details/52575314)将ros源加入进来. 2.1 设置安装源ROS Kinetic只支持Wily(15.10)和Xenial(16.04)对应内核分别为4.2和

前言 昨天试了一下新版本,发现完全按照官网安装会提示一些问题,所以留下记录. PS,我选择从源码安装Autoware 1.12 配置列表: 系统:Ubuntu 18.04 ROS:Melodic CUDA:10.0以上 Eigen:3.3.7以上 1. 显卡驱动.CUDA安装 这里请参考:https://www.cnblogs.com/hgl0417/p/10643760.html的显卡驱动安装. 已经将我的显卡驱动以及CUDA上传到网盘:链接: https://pan.baidu.com/s/