规划模拟#

准备#

下载并解压缩示例地图.

您也可以手动下载地图.

gdown -O ~/autoware_map/ `https://docs.google.com/uc?export=download&id=1499_nsbUbIeturZaDj7jhUownh5fvXHd`
unzip -d ~/autoware_map ~/autoware_map/sample-map-planning.zip

注意

检查你是否有 ~/autoware_data 文件夹和文件.

$ cd ~/autoware_data
$ ls -C -w 30
image_projection_based_fusion
lidar_apollo_instance_segmentation
lidar_centerpoint
tensorrt_yolo
tensorrt_yolox
traffic_light_classifier
traffic_light_fine_detector
traffic_light_ssd_fine_detector
yabloc_pose_initializer

如果没有,请按照手动下载工件进行作.

更改最大速度,默认为 15 公里/小时.

基本模拟#

!!! 提示 [使用 Autoware Launch GUI](#using-autoware-launch-gui)

如果您更喜欢使用图形用户界面 (GUI) 而不是命令行来启动和管理仿真,请参阅本文档末尾的 `使用 Autoware Launch GUI` 部分,以获取分步指南.

车道驾驶场景#

1. 启动 Autoware#

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

警告

请注意,您不能在此处使用 ~ 而不是 $HOME.

如果使用 ~,则地图将无法加载.

after-autoware-launch

2. 为 ego 车辆设置初始姿势#

设置初始姿势

a) 单击工具栏中的 2D 姿势估计 按钮,或按 P 键.

b) 在 3D View 窗格中,单击并按住鼠标左键,然后拖动以设置初始姿势的方向.现在应该显示代表车辆的图像.

警告

请记住将汽车的初始姿势设置为与车道相同的方向.

要确认车道的方向,请确认地图上显示的箭头.

3. 为 ego 车辆设置目标姿势#

a) 单击工具栏中的 2D 目标姿势 按钮,或按 G 键.

b) 在 3D View 窗格中,单击并按住鼠标左键,然后拖动以设置目标姿势的方向.如果作正确,您将看到从初始姿势到目标姿势的计划路径.

设置目标姿势

4. 启动 ego 车辆#

现在您可以通过单击 AutowareStatePanel 中 OperationMode 上的 AUTO 按钮来启动自主车辆驾驶.或者,您可以通过运行以下命令来手动启动车辆：

source ~/autoware/install/setup.bash
ros2 service call /api/operation_mode/change_to_autonomous autoware_adapi_v1_msgs/srv/ChangeOperationMode {}

之后,您可以在 OperationMode 上看到 AUTONOMOUS 标志,并且 AUTO 按钮显示为灰色.

启动驾驶

停车场景#

设置初始姿势和目标姿势,并接合自我车辆.
当车辆接近目标时,它将从车道驾驶模式切换到停车模式.
之后,车辆将倒车进入目的地停车位.

拉出和拉过来场景#

在拉出场景中,将 ego 车辆设置在路肩上.
设定一个目标,然后参与自我的载体.
在停车场景中,同样将自我车辆设置在车道上,并在路肩上设定目标.

变道场景#

下载并解压 Nishishinjuku 地图.

gdown -O ~/autoware_map/ `https://github.com/tier4/AWSIM/releases/download/v1.1.0/nishishinjuku_autoware_map.zip`
unzip -d ~/autoware_map ~/autoware_map/nishishinjuku_autoware_map.zip

使用以下命令启动 autoware with Nishishinjuku map：

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

open-nishishinjuku-map

在相邻泳道中设置初始姿势和目标姿势.
参与自我的载体.它将沿着规划的路径变道.

避免情况#

在同一泳道中设置初始姿势和目标姿势.将规划一条路径.
在路边设置 2D Dummy Bus .将规划一条新的路径.
参与自我的载体.它将避开新规划路径上的障碍物.

高级模拟#

放置虚拟对象#

单击工具栏中的 2D Dummy Car 或 2D Dummy Pedestrian 按钮.
通过在地图上单击并拖动来设置虚拟对象的姿势.
在面板中将对象的速度设置为 Tool Properties -> 2D Dummy Car/Pedestrian.

!!! 注意

对 velocity 参数的更改将仅影响更改参数后放置的对象.
通过单击工具栏中的 Delete All Objects 按钮删除放置在视图中的任何虚拟对象.
单击工具栏中的 Interactive 按钮,使虚拟对象具有交互性.
要添加交互式虚拟对象,请按 SHIFT 并单击 右键单击.
要删除交互式虚拟对象,请按 ALT 并单击 右键单击.
要移动交互式虚拟对象,请按住 右键单击 拖放对象.

红绿灯识别模拟#

By default, traffic lights on the map are all treated as if they are set to green. As a result, when a path is created that passed through an intersection with a traffic light, the ego vehicle will drive through the intersection without stopping.

默认情况下,地图上的交通信号灯都被视为设置为绿色.因此,当创建一条穿过有红绿灯的十字路口的路径时,自我车辆将不停地驶过十字路口.

The following steps explain how to set and reset traffic lights in order to test how the Planning component will respond.

以下步骤说明如何设置和重置交通信号灯,以测试 Planning 组件将如何响应.

设置红绿灯#

转到 Panels -> Add new panel, 选择 TrafficLightPublishPanel, ,然后按 OK.
在 TrafficLightPublishPanel 中,设置红绿灯的 ID 和颜色.
点击 SET 按钮.
最后,单击 发布 按钮将红绿灯状态发送到模拟器.然后,任何经过所选交通信号灯的计划路径都将相应地更改.

send-traffic-light-color

默认情况下,Rviz 应在地图上显示每个红绿灯的 ID.您可以通过放大区域或更改 View 类型来更仔细地查看 ID.

如果未显示 ID,请尝试以下故障排除步骤：

a) 在 显示 面板中,通过切换 映射 > Lanelet2VectorMap >命名空间 旁边的三角形图标来找到 traffic_light_id 主题.

b) 选中 traffic_light_id 复选框.

c) 通过单击两次 Map 复选框重新加载主题.

see-traffic-light-ID

更新/重置交通信号灯#

You can update the color of the traffic light by selecting the next color (in the image it is GREEN) and clicking SET button. In the image the traffic light in front of the ego vehicle changed from RED to GREEN and the vehicle restarted.

您可以通过选择下一种颜色(在图像中为 绿色 )并单击 设置 按钮来更新交通信号灯的颜色.在图像中,自我车辆前方的交通信号灯从 红色 变为 绿色 ,车辆重新启动.

after-traffic-light-color-update