One: installation complète d'Autoware 1.12.0
Plateforme: ubuntu16.04 + ros (cinétique), lidody velodyne-16, caméra mynteye.
Objectif: réaliser l'étalonnage conjoint de la caméra et du lidar
Remarque: Cette étape d'installation ignore l'impact de CUDA, c'est-à-dire que CUDA n'est pas configuré.
1 Installation à partir de la source
Reportez-vous aux étapes d'installation du site Web officiel.
Vous pouvez suivre les étapes de l'URL ci-dessus pour installer. Si vous signalez une erreur lors de la mise à jour des dépendances de la source et de l'installation, il est probable que ce soit un problème de vitesse du réseau, donc vérifiez d'abord qu'il n'est pas affecté par la vitesse du réseau.
1.1 Dépendances du système pour Ubuntu 16.04 / Kinetic
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install -y python-catkin-pkg python-rosdep ros-$ROS_DISTRO-catkin gksu
$ sudo apt-get install -y python3-pip python3-colcon-common-extensions python3-setuptools python3-vcstool
$ pip3 install -U setuptools
1.2 Comment construire
Créer un espace de travail
$ mkdir -p autoware.ai/src
$ cd autoware.ai
Téléchargez la configuration de l'espace de travail pour Autoware.AI. (Version 1.12.0)
Remarque: Cette version n'a pas de boîte à outils d'étalonnage
$ wget -O autoware.ai.repos "https://gitlab.com/autowarefoundation/autoware.ai/autoware/raw/1.12.0/autoware.ai.repos?inline=false"
Téléchargez Autoware.AI dans l'espace de travail.
$ vcs import src < autoware.ai.repos
Installer les dépendances à l'aide de rosdep
$ rosdep update
$ rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO
Compiler autoware
$ colcon build --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
Le processus de compilation est un peu long, attendez patiemment, environ 12 minutes. Si aucune erreur n'est signalée, la version 1.12 a été installée avec succès.
Test:
$ source install/setup.bash
$ roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch
L'interface est illustrée dans la figure:
Deux: la boîte à outils d'étalonnage dans la version 1.10.0 d'Autoware est compilée et installée séparément
Adresse de référence d'origine: boîte à outils d'étalonnage Autoware
1: installez nlopt
Adresse: installation nlopt
2: Installez la boîte à outils d'étalonnage
2.1 Clonez ce package dans votre propre espace de travail ros et compilez-le dans l'espace de travail ros catkin_make.2.2
: Erreur de compilation
1) Impossible de trouver le composant requis 'jsk_recognition_msgs'
2) Ouvrez la boîte à outils et exécutez rosrun calibration_camera_lidar calibration_toolkit Contenu de l'erreur:
home / x / catkin_ws / devel / lib / calibration_camera_lidar / calibration_toolkit: erreur lors du chargement des bibliothèques partagées: libnlopt.so.0: impossible d'ouvrir le fichier objet partagé: aucun fichier ou répertoire de ce type
1) Solution:
ouvrez un autre terminal et exécutez:
$ sudo apt-get install ros-kinetic-jsk-recognition-msgs
2) La solution (c'est parce que l'emplacement du lien de libnlopt.so.0 est incorrect):
$ cd /etc/ld.so.conf.d
$ sudo touch libnlopt.conf
$ gedit libnlopt.conf
Ajoutez le contenu dans le fichier libnlopt.conf: / usr / local / lib
$ sudo ldconfig
2.3: Ouvrez la boîte à outils d'étalonnage
$ roscore
$ rosrun calibration_camera_lidar calibration_toolkit
L'image d'effet qui apparaît sur l'écran (voici mon propre nom de sujet de caméra Xiaomi):
À ce stade, la boîte à outils d'étalonnage est installée!
Trois: Description
1: Certaines personnes peuvent dire pourquoi ne pas installer directement la version 1.10 d'autoware, qui comprend la boîte à outils d'étalonnage, donc il n'est pas nécessaire d'installer la version supplémentaire 1.12, oui, car ma version 1.10 n'est pas toujours compilée avec succès et le temps de compilation est long Seulement une demi-heure de progression de 70%, vous pouvez essayer de le configurer vous-même.
2: De plus, la version 1.11 peut être compilée avec succès, mais il n'y a pas de boîte à outils d'étalonnage. Vous pouvez remplacer la version 1.12 par 1.11.
Bonne chance!
Ensuite, je prévois d'enregistrer l'utilisation de la version 1.12 d'Autoware et d'une boîte à outils d'étalonnage Autoware séparée pour réaliser l'étalonnage conjoint de la caméra et du lidar et utiliser les paramètres étalonnés pour afficher l'image de l'effet de fusion dans rviz.
