apollo学习笔记-day26

Apollo安装过程概述

• Git
  • 首先使用git（需要提前安装好git工具）从github上拉取Apollo代码
  • git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo
• Docker
  • 进入apollo文件夹，执行bash docker/scripts/install docker.sh安装Docker环境
  • 运行docker ps命令，校验已安装的Docker
  • 运行命令bash docker/scripts/dev_start.sh -C，拉取Apollo搭建所需要的Docker镜像
• Apollo
  • 如果没有编译，需要先使用apollo.sh脚本进行编译
    • 它有很多编译选项，默认的是Build和OP，还可以选择面向GPU编译
    • RS是对RB速腾聚创的激光雷达进行编译，USB Camera是对Camera的编译
  • 启动bootstrap.sh脚本，对Apollo的bag进行回放，看一下效果
    • 这是一个引导脚本，它做了以下事情，启动进程守护工具Supervisor，然后启动Roscore、voice_dectore和Dreamviewer
    • 对于Apollo平台，很多的模块都被启动，交由Supervisor进程进行监控，包括Can Bus、 激光雷达、控制模块、GPS、Mobileeye、NG等模块
  • 在运行完bootstrap.sh脚本之后，在浏览器地址栏输入localhost:8888查看Demo的演示效果
    • Demo加载bag对应的数据，包括车辆的数据、障碍物数据、绿色障碍物ID、速度、形态
    • 车在运行过程中需要查看的不仅仅是仿真出来的场景，还要看一些跟Planner、控制相关的信息
• 官方仿真平台
  • Apollo仿真平台的使用概述
    • 接入自己的决策规划算法
    • 按固定格式压缩
    • 根据压缩包创建仿真任务
    • 查看任务运行结果
  • 使用仿真平台
    • 访问官网（http://apollo.auto）点击“开发者”—>“仿真平台”
    • 点击“立即加入”—>跳转“百度云平台”—>使用百度账号登录

Azure仿真平台使用

• 补充介绍另一个仿真平台，它是基于微软的一个仿真平台Azure，该仿真平台不需要本地部署
• 该仿真平台的地址是http://azure.apollo.auto
• Simulation主要用来验证代码的鲁棒性。
• Apollo团队在微软的Azure仿真平台上部署了很多场景，拿最新的代码去在这些场景下进行测试和验证，看相应模块在这些场景的执行情况，最终得到代码的鲁棒性报告。
• 使用流程
  • 首先是克隆Apollo在Github上的代码，然后在本地对相应的模块进行修改，例如Planning
  • 修改之后将代码提交到自己在Github的Apollo仓库中，可以是Master分支也可以是新建的分支
  • 最后在微软的Azure仿真平台选择目标场景对更新后的代码进行验证
• 运行结束之后会拿到一个报告，表示修改后的代码在不同场景下的执行情况
  • Run Status表示场景的运行状态，如果后面的指标中有一个失败，那么Run Status就是失败的
  • 具体衡量的指标有碰撞检测、速度校验、On Road检测， Red-Light检测（是否有闯红灯的情况）、ARW检测（是否成功到达目的地）、Hard Break（急刹车）、加速度（它是影响体感的一个指标）

参考资料

• 第九章 百度Apollo安装和仿真平台