AutowareAuto的定位是如何实现的呢？
前提准备
autowareauto ade环境搭建完成
lgsvl环境和仿真器配置完成
运行环境建议
如果运行 lgsvl 仿真器，需要搭载 nvidia 显卡，具体要求如链接所示，推荐配置如下
intel(r) core(tm) i9-9900kf cpu @ 3.60ghz (16 virtual cores) with 64gb ram
nvidia geforce rtx 2080 with 8 gb memory
如果运行失败或者效果差，可能是计算资源不足造成。
启动
终端一：启动仿真器
ade --rc .aderc-amd64-foxy-lgsvl start --update --enter/opt/lgsvl/simulator &
终端二：启动可视化界面
ade entersource /opt/autowareauto/setup.bashros2 launch autoware_auto_launch autoware_auto_visualization.launch.py
终端三：
ade entersource /opt/autowareauto/setup.bashros2 launch autoware_demos avp_sim.launch.py
这个时候，即可看到如图界面
具体流程介绍
1、设定初始位姿与定位简介
使用2d pose estimate指令给车辆设定初始位置。如下图所示
此时，车辆便和lgsvl中位置达成一直一致，如果位置不一致，导航将会失败。
autowareauto的定位是如何实现的呢？
首先，需要给定车辆一个初始位姿，这个姿态对于车辆而言就是一个绝对位置，相当于gps位置，至于为什么不使用gps定位，在定位一栏中会专门介绍。
在初始位姿给定后，ndt算法会对现有为位姿做一个微调，这里其实就是采用点云信息的匹配做到的。
在之后导航的过程中，ndt算法会一直作用与车辆身上，帮助车辆时刻保持定位准确。
2、导航与内部算法简介
定位结束后，autowareauto对于车辆的移动采用定点移动，即利用 2d nav goal 插件对车辆发布目标点。如下图所示
此时，车辆将会朝着目标点行使。
autowareauto的决策规划是如何实现的呢？
这里首先得讲到autowareauto背后的一个逻辑，那就是如何判断某个位置是否是可行区域。其实这就是正式驾驶的前提条件，地图构建。
autowareauto的地图构建分为两个部分，一部分为点云地图，一部分为语义地图。点云地图将地图中障碍物信息采集，语义地图则根据点云地图画出。
所以，autowareauto规划的一个基础为地图，从地图中可行区域中规划出一条从当前位置到目标位置的路径。
3、泊车案例及其内部算法
从导航原理可知，泊车无非也是从语义地图中读出，哪一些地方属于可停车区域，如下图所示
可是，我们虽然直到了其中的一个本质。可是它具体是如何实现的呢？
从泊车案例思考，其内部的一个算法为混合 a* （hybrid a*）。混合a*算法是斯坦福大学于2010年提出用于解决在侧方位停车和倒车入库过程中的路径规划问题。
其背后的原理其实和a*算法一致，不同的是，其中加入了车辆运动学模型。
伪代码为：
astar(){ init start init end init_vec openset init_vec fatherset init_vec obstacle openset.add(start) add_openset(start) while(!is_openset_empty()){ min_fn_point = find_min_fn(openset) if(min_fn_point == end){break} search_env_block(min_fn_point) openset.delete(min_fn_point) fatherset.add(min_fn_point) } get_trajectory()}search_env_block(min_fn_point){ for(auto_p : min_fn_point){ cost = min_fn_point.g + calcu_g(min_fn_point, auto_p) if((auto_p in fatherset) || (auto_p in obstacle)){continue} if(auto_p not in openset){ openset.add(auto) }else if(auto_p.g > cost){ update auto_p } }}
泊车最后实现如图：
注：一旦自动驾驶，手动驾驶将不再起作用，因为车辆会激活制动器以保持在先前定义的目标位置
重要事项
在之前的操作中，我们都是在 docker ade 环境下执行的 /opt/autowareauto 目录下的代码，当读者选择通过自行编译的代码，也就是 /home/${user}/autowareauto 下代码执行上述操作时，会出现车辆不出现，点云地图不出现的情况，在此解释：
地图和车辆都是基于 /opt/autowareauto 下配置进行的，如果想要用 autowareauto 内配置，需要将点云地图和车辆都换成下载代码中的配置
vehicle_characteristics_param_file = os.path.join( get_package_share_directory('autoware_demos'), 'param/vehicle_characteristics.param.yaml') vehicle_constants_manager_param_file = os.path.join( get_package_share_directory('autoware_auto_launch'), 'param/lexus_rx_hybrid_2016.param.yaml')
同理，之后如果想要更换地图或者更换车辆配置，都需要在launch中作详细目录说明，不然都会指到 /opt 中。
在修改后都需要用 colcon build --packages-select 功能包 来重新编译。
问题与解答
1.车辆在模拟器中没有改变，但是在rviz2中显示十分奇怪，比如卡在某一个位置或者定位不准确
原因：计算资源不够
2.出现如下所示报错：
[object_collision_estimator_node_exe-18] [warn] [1613130016.283356960] [planning.object_collision_estimator_node]: on_bounding_box cannot transform base_link to map.[behavior_planner_node_exe-19] [info] [1613130016.285522103] [planning.behavior_planner_node]: waiting for localization result to become available[lanelet2_global_planner_node_exe-15] [error] [1613130016.285673175] [planning.lanelet2_global_planner_node]: failed to transform pose to map frame[behavior_planner_node_exe-19] [info] [1613130016.320455277] [planning.behavior_planner_node]: waiting for localization result to become available[lanelet2_global_planner_node_exe-15] [error] [1613130016.321167460] [planning.lanelet2_global_planner_node]: failed to transform pose to map frame[p2d_ndt_localizer_exe-4] [error] [1613130016.337780380] [localization.p2d_ndt_localizer_node]: could not find a connection between 'map' and 'base_link' because they are not part of the same tree.tf has two or more unconnected trees.
3.解决方法：重新给定一个绝对坐标
[lanelet2_global_planner_node_exe-15] [error] [planning.lanelet2_global_planner_node]: global route has not been found!
原因：全局路径规划器规划失败，一方面可能是性能原因，一方面可能是车辆本身机制不允许，比如位置在车身之后。
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如果运行 lgsvl 仿真器，需要搭载 nvidia 显卡，具体要求如链接所示，推荐配置如下
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nvidia geforce rtx 2080 with 8 gb memory
如果运行失败或者效果差，可能是计算资源不足造成。
启动
终端一：启动仿真器
ade --rc .aderc-amd64-foxy-lgsvl start --update --enter/opt/lgsvl/simulator &
终端二：启动可视化界面
ade entersource /opt/autowareauto/setup.bashros2 launch autoware_auto_launch autoware_auto_visualization.launch.py
终端三：
ade entersource /opt/autowareauto/setup.bashros2 launch autoware_demos avp_sim.launch.py
这个时候，即可看到如图界面
具体流程介绍
1、设定初始位姿与定位简介
使用2d pose estimate指令给车辆设定初始位置。如下图所示
此时，车辆便和lgsvl中位置达成一直一致，如果位置不一致，导航将会失败。
autowareauto的定位是如何实现的呢？
首先，需要给定车辆一个初始位姿，这个姿态对于车辆而言就是一个绝对位置，相当于gps位置，至于为什么不使用gps定位，在定位一栏中会专门介绍。
在初始位姿给定后，ndt算法会对现有为位姿做一个微调，这里其实就是采用点云信息的匹配做到的。
在之后导航的过程中，ndt算法会一直作用与车辆身上，帮助车辆时刻保持定位准确。
2、导航与内部算法简介
定位结束后，autowareauto对于车辆的移动采用定点移动，即利用 2d nav goal 插件对车辆发布目标点。如下图所示
此时，车辆将会朝着目标点行使。
autowareauto的决策规划是如何实现的呢？
这里首先得讲到autowareauto背后的一个逻辑，那就是如何判断某个位置是否是可行区域。其实这就是正式驾驶的前提条件，地图构建。
autowareauto的地图构建分为两个部分，一部分为点云地图，一部分为语义地图。点云地图将地图中障碍物信息采集，语义地图则根据点云地图画出。
所以，autowareauto规划的一个基础为地图，从地图中可行区域中规划出一条从当前位置到目标位置的路径。
3、泊车案例及其内部算法
从导航原理可知，泊车无非也是从语义地图中读出，哪一些地方属于可停车区域，如下图所示
可是，我们虽然直到了其中的一个本质。可是它具体是如何实现的呢？
从泊车案例思考，其内部的一个算法为混合 a* （hybrid a*）。混合a*算法是斯坦福大学于2010年提出用于解决在侧方位停车和倒车入库过程中的路径规划问题。
其背后的原理其实和a*算法一致，不同的是，其中加入了车辆运动学模型。
伪代码为：
astar(){ init start init end init_vec openset init_vec fatherset init_vec obstacle openset.add(start) add_openset(start) while(!is_openset_empty()){ min_fn_point = find_min_fn(openset) if(min_fn_point == end){break} search_env_block(min_fn_point) openset.delete(min_fn_point) fatherset.add(min_fn_point) } get_trajectory()}search_env_block(min_fn_point){ for(auto_p : min_fn_point){ cost = min_fn_point.g + calcu_g(min_fn_point, auto_p) if((auto_p in fatherset) || (auto_p in obstacle)){continue} if(auto_p not in openset){ openset.add(auto) }else if(auto_p.g > cost){ update auto_p } }}
泊车最后实现如图：
注：一旦自动驾驶，手动驾驶将不再起作用，因为车辆会激活制动器以保持在先前定义的目标位置
重要事项
在之前的操作中，我们都是在 docker ade 环境下执行的 /opt/autowareauto 目录下的代码，当读者选择通过自行编译的代码，也就是 /home/${user}/autowareauto 下代码执行上述操作时，会出现车辆不出现，点云地图不出现的情况，在此解释：
地图和车辆都是基于 /opt/autowareauto 下配置进行的，如果想要用 autowareauto 内配置，需要将点云地图和车辆都换成下载代码中的配置
vehicle_characteristics_param_file = os.path.join( get_package_share_directory('autoware_demos'), 'param/vehicle_characteristics.param.yaml') vehicle_constants_manager_param_file = os.path.join( get_package_share_directory('autoware_auto_launch'), 'param/lexus_rx_hybrid_2016.param.yaml')
同理，之后如果想要更换地图或者更换车辆配置，都需要在launch中作详细目录说明，不然都会指到 /opt 中。
在修改后都需要用 colcon build --packages-select 功能包 来重新编译。
问题与解答
1.车辆在模拟器中没有改变，但是在rviz2中显示十分奇怪，比如卡在某一个位置或者定位不准确
原因：计算资源不够
2.出现如下所示报错：
[object_collision_estimator_node_exe-18] [warn] [1613130016.283356960] [planning.object_collision_estimator_node]: on_bounding_box cannot transform base_link to map.[behavior_planner_node_exe-19] [info] [1613130016.285522103] [planning.behavior_planner_node]: waiting for localization result to become available[lanelet2_global_planner_node_exe-15] [error] [1613130016.285673175] [planning.lanelet2_global_planner_node]: failed to transform pose to map frame[behavior_planner_node_exe-19] [info] [1613130016.320455277] [planning.behavior_planner_node]: waiting for localization result to become available[lanelet2_global_planner_node_exe-15] [error] [1613130016.321167460] [planning.lanelet2_global_planner_node]: failed to transform pose to map frame[p2d_ndt_localizer_exe-4] [error] [1613130016.337780380] [localization.p2d_ndt_localizer_node]: could not find a connection between 'map' and 'base_link' because they are not part of the same tree.tf has two or more unconnected trees.
3.解决方法：重新给定一个绝对坐标
[lanelet2_global_planner_node_exe-15] [error] [planning.lanelet2_global_planner_node]: global route has not been found!
原因：全局路径规划器规划失败，一方面可能是性能原因，一方面可能是车辆本身机制不允许，比如位置在车身之后。
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