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前言
认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！本文先对**【无人驾驶autoware 项目实战】传感器数据获取、数据采集方案**做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章
提示：以下是本篇文章正文内容
一、获取传感器点云（Point cloud）数据
直接通过传感器驱动获取话题数据即可
Velodyne激光雷达传感器、Ibeo激光雷达传感器、Hokuyo激光雷达传感器、【防盗标记–盒子君hzj】毫米波雷达和惯性测量装置通常是自动飞行器的首选
摄像机和激光雷达传感器通常在10到100赫兹的频率下运行，每个任务自动驾驶必须在一定条件下进行时间限制
点云库（PCL）是主要用于管理激光雷达扫描和三维地图数据
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二、获取图像（image）数据
直接通过传感器驱动获取话题数据即可
全方位覆盖360度视野，用来检测运动物体，用来检测运动物体识别红绿灯
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三、获取惯导系统（IMU）数据
直接通过传感器驱动获取话题数据即可
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四、获取定位系统（GNSS）数据
直接通过传感器驱动获取话题数据即可
定位系统gnss传感器接收来自卫星的全球定位信息，通常与陀螺IMU传感器和里程表相结合，以确定位置信息。
定位系统（GNSS）数据在定位模块，有一个功能包gnss_localizer
fix2tfpose包含于gnss_localizer功能包中，通过转换GNSS接收器发来的NEMA消息得到位置消息，后面还要自己实现还有就是全局和局部坐标系的转换。转换GNSS接收器发来的NEMA消息到位置信息(x,y,z,roll,pitch,yaw)。结果可以被单独使用为车辆当前位置，也可以作为lidar_localizar的初始参考位置
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五、获取全局三维点云地图数据、ADAS矢量语义地图数据
全局三维点云地图数据直接读取.pcd文件（内存真的很大），挥着通过map_server功能包读取二维地图
ADAS矢量语义地图直接读取.csv文件
根据高精度点云地图，图像地图，人工绘制的语义地图（一般由公司专门去做的，相当于给定了.csv文件的航线lane、交通灯等等更多的静态地图信息）
.csv文件可以看看我另外的博客
【地图】地图矢量化–生成矢量化地图的方法
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六、数据采集的方案示例
（1）低成本移动激光测量进行数据采集的方案（适合自己做小型实验）
在小车等移动载体上采集得到激光雷达高精度点云数据、甚至是相机数据、GPS/IMU航迹里程计数据
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（2）一体化高精度地图SLAM的解决方案（适合公司运维）
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