Ubuntu 20.04 安装 Autoware.universe自动驾驶仿真工具-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Ubuntu 20.04 安装 Autoware.universe自动驾驶仿真工具。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

（1）背景

在入门自动驾驶领域的时候，笔者主要使用的工具是QT+ROS+Gazebo，在该行业工作一段时间之后，发现各家都有自己的仿真平台，只能在公司平台使用，但是如果个人要做城区的仿真，前面所说的工具链（QT+ROS+Gazebo）显然是不够便捷的。目前主要调研了两个开源的平台，第一个是 Autoware.universe，第二个就是国内Apollo平台，matlab适用于高校仿真环境，但不适用于量产（量产还是以c++为主），所以就不重点介绍matlab平台了，这次先说说Autoware平台。

首先介绍Autoware的安装及使用，后面会大概说一下自己使用的感受。

（2）Autoware安装

个人电脑系统是Ubunt20.04，安装目前主要的参考是官方文档（比较靠谱，很友好，还会列举可能会遇到的问题）：https://autowarefoundation.github.io/autoware-documentation/main/installation/autoware/docker-installation-devel/。

第一步：克隆仓库

git clone https://github.com/autowarefoundation/autoware.git

第二步：安装依赖项

ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-prebuilt,自动驾驶,ubuntu,自动驾驶

cuda稍微好一点的电脑会自带，但是此项不是必须项
docker的安装参考官方文档即可
https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
https://docs.docker.com/engine/install/linux-postinstall/
安装nvidia的 container
https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#setting-up-nvidia-container-toolkit
安装rocker
https://github.com/osrf/rocker#installation

到此，所有依赖安装完毕。

（3）Autoware仿真

3.1 下载官方的image：

docker pull ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda

3.2 创建autoware_map文件目录，用于存储地图demo文件：

mkdir autoware_map

3.3 以gpu加速的形式启动docker：（注意：如果没有成功安装nvidia cuda，无法使用）

rocker --nvidia --x11 --user --volume $HOME/autoware --volume $HOME/autoware_map -- ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda

3.4 如果没有安装nvidia cuda，可以使用下面的命令进入docker：

rocker -e LIBGL_ALWAYS_SOFTWARE=1 --x11 --user --volume $HOME/autoware --volume $HOME/autoware_map -- ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-cuda

3.5 进入autoware空间，导入源码：

cd autoware
mkdir src
vcs import src < autoware.repos

3.6 在docker中，安装ros依赖（需要多次尝试，由于网络不好，所以经常会更新失败）：

sudo apt update
rosdep update
rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO

3.7 源码编译：（如果需要加速编译，使用第二行命令即可；此处时间也比较长，大概半小时左右）

colcon build --symlink-install --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
MAKEFLAGS="-j4" colcon build --symlink-install --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

因为后期使用，不需要重新编译所有模块，只需要编译自己所在业务的package，使用如下这行命令即可：

colcon build --packages-select autoware_launch

3.8 测试使用

下载官方的地图，之后解压即可

gdown -O ~/autoware_map/ 'https://docs.google.com/uc?export=download&id=1499_nsbUbIeturZaDj7jhUownh5fvXHd'

运行测试case

source ~/autoware/install/setup.bash
ros2 launch autoware_launch planning_simulator.launch.xml map_path:=$HOME/autoware_map/sample-map-planning vehicle_model:=sample_vehicle sensor_model:=sample_sensor_kit

此时，我的电脑提示下面的错误，后来仔细检查是因为autoware_launch模块并没有被编译，所以重新对该模块进行了编译，后续能在autoware/install文件夹中找到“autoware_launch”文件：

Package 'autoware_launch' not found: "package 'autoware_launch' not found, searching:

再次运行上面的两条命令，出现了期待的画面。

ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-prebuilt,自动驾驶,ubuntu,自动驾驶

在顶栏中选择合适的起点和终点即可规划出路径，点击“OperationMode”下的“Auto”按钮，车辆即可按照规划出来的路径行驶。（如果起点或终点在车道中逆行是无法规划出轨迹的）

ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-prebuilt,自动驾驶,ubuntu,自动驾驶

（4）使用感受

因为笔者主要从事的是planning模块的工作，所以主要看了相关的架构，整个autoware的框架图如下所示（图片来自官网）：

ghcr.io/autowarefoundation/autoware-universe:latest-prebuilt,自动驾驶,ubuntu,自动驾驶

看下来整体架构是和市场上的自驾公司差不多的，但是内部所使用的算法和目前国内主流的方案差别较大，主要体现在决策和优化部分，在绕行避障的case中，autoware使用的是模型预测方法来规避障碍物，而不是QP方法，包括变道也是。作为额外的研究工作，大家可以去看看官方文档和源码，也许能给自己带来一些启发。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-791757.html

到了这里，关于Ubuntu 20.04 安装 Autoware.universe自动驾驶仿真工具的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！