搭建apollo_“离校不离社”学长讲座系列——基于百度Apollo平台的自动驾驶仿真...

【讲座时间】：2020年4月15日晚

【讲座地点】：创业公选课《自动驾驶仿真探索》在线课堂

【讲座形式】：课程QQ群语音分享屏幕

【讲座学长】：郝浩然，来自平行智能研习社创意组，中南民族大学计算机科学学院自动化专业大四学生

【毕业论文摘要】：

2017年百度正式推出Apollo自动驾驶软件平台，旨在为自动驾驶行业开发者和自动驾驶爱好者提供一系列开源的模块架构。在众多模块架构中视觉感知模块具有举足轻重的地位，然而摄像头更是视觉感知系统中重要的传感器，为此对自动驾驶车辆的摄像头感知算法研究具有重要的现实意义。百度Apollo摄像头感知模块由交通信号灯感知、车道感知、障碍物感知三个部分组成。本次研究将通过对百度Apollo摄像头感知模块的系统学习，并对相关的计算机视觉算法进行研究，掌握百度Apollo平台摄像头感知模块中各部分各功能实现所需要的算法，最终使用百度Apollo提供的自动驾驶仿真平台来验证所研究的算法。

       本次分享主要分为六个模块，分别为：1、百度Apollo介绍；2、Ubuntu +Windows双系统安装；3、Ubuntu系统下搭建百度Apollo仿真平台；4、仿真平台用法介绍；5、Windows系统下百度Apollo在线仿真平台；6、上机学习框架。此次分享目的是以通俗易懂的语言讲解入门Apollo的一些必备技能和初学者常遇到问题及解决方案。使更多对百度Apollo感兴趣的初学者快速找到学习Apollo的有效路径。

     图中两款车辆是百度Apollo的两款产品分别为自动驾驶出租车Robotaxi与自动驾驶巴士阿波龙(Apolong)，Robotaxi自动驾驶出租车目前已经可以在长沙通过百度地图预约出行，为大家提供智能便捷的出行；Apolong自动驾驶巴士主要应用于园区、小区等封闭式道路，并在全国多地都可以体验到；对这百度Apollo感兴趣的可以去感受一下百度Apollo的产品，一定会给你不一样的感受。

      百度Apollo分为高精地图、定位、感知、预测、规划、控制六大模块，

百度Apollo为方便初学者入门，为初学者提供了上述六大模块的入门课程与后续的提升课程。

推荐学习网址：

①、http://apollo.auto/devcenter/coursetable_cn.html?target=1

②、http://apollo.auto/devcenter/coursetable_cn.html?target=2

      常见的双系统搭建主要分为虚拟机搭建与独立双系统搭建两种方法，虽然这两种方法都可以成功搭建Ubuntu+Windows双系统，但我们搭建Ubuntu系统是为了搭建百度Apollo仿真平台，经过我的多次试验，使用虚拟机都没有搭建成功，如果有成功的可以私信我，我们一起交流学习，本次分享为独立Ubuntu+ Windows双系统搭建。

推荐学习网址：

①、https://www.jianshu.com/p/38e6be8efecf

②、https://www.bilibili.com/read/cv5506201/

     在选择Ubuntu版本时需要确定所需搭建的Apollo版本，如果是Apollo3.5以下版本，由于框架为ros系统，则需要选择Ubuntu14.04；而若是Apollo3. 5及以上版本，由于框架为Cyber系统，则需要选择Ubuntu18.04即可。版本确定后在Ubuntu官网下载相关镜像后即可进行Ubuntu系统U盘制作。

     Ubuntu系统U盘制作，相关工具有很多，可自行选择，这里选择的为软碟通。本部分主要针对没有安装过系统的同学，其他同学可自行跳过。这部分需要注意U盘要是空的，最好制作前格式化一下U盘；其制作过程为：文件->打开->选择对应镜像->启动->写入硬盘映像->写入方式选择USB-HDD+ ->写入，即可完成制作。

推荐学习网址：

https://jingyan.baidu.com/article/a65957f42b151124e77f9b68.html

     由于windows系统与Ubuntu系统文件格式不同，需要划分出空的磁盘，不能直接安装在Windows分区中。

    按照提示正常安装即可，只需在④中选择其他选择，自行进行内存分配，选择后在⑤中进行内存分配即可，内存分配细节如下页PPT所示。

   对于系统分区需要注意，由于百度Apollo仿真平台搭建所需内存较大，内存最好在150G以上，最好可以拥有300G，并且主目录/最好给到90G以上，交换空间与/boot结合自身需求给定，其余的都给到/home。

3、Ubuntu系统下搭建百度Apollo仿真平台

  经过上面的准备，我们已经将成功搭建了Ubuntu系统、准备好了Apollo文件，接下来就可以搭建百度Apollo仿真平台。注：下面演示过程已经准备好了Apollo文件，对于没有准备好文件的伙伴，可以通过①、GitHub直接下载文件(网址：https://github.com/ApolloAuto/apollo)；②、在Ubuntu系统下指令行克隆:安装Git使用指令:sudo apt install git；安装完成后克隆apollo 文件，使用指令:git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo。

     针对Ubuntu系统下百度Apollo仿真平台搭建需要注意以下几点：①、运行安装docker需要执行指令:bash docker/setup_host/install_docker.sh而不能使用官方文档给的:bash docker/scripts/install_docker.sh，因为文件位置随着更新已被更改位置，而文档并没有更新。②、若搭建Apollo时若电脑运行缓慢可以在编译Apollo时使用指令:bash apollo.sh --local_resources 2048,1.0,1.0来限制CPU运行从而加快编译速度。③、在启动DreamView时若出现错误可通过指令:bash scripts/bootstrap.sh stop来停止启动，停止后在次启动DreamView知道成功启动为止。 

推荐学习网址：                

①、https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/demo_ guide/README_cn.md

②、https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/howto/

how_to_build_and_release.md#docker

    仿真平台用法主要是针对仿真画面中常见的显示进行说明，只有对这些显示图像定义理解了，才能够好的理解演示的寓意和系统反馈的信息。针对仿真的平台详细介绍建议大家参考百度Apollo提供的技术文档。

推荐学习网址：

①、https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/specs/

dreamview_usage_table_cn.md

     百度Apollo在线仿真平台为开发者提供一种便捷的方式学习Apollo，其打开方式为百度Apollo官网->Apollo开放平台->详情及Apollo组件->仿真->立即加入。具有系统评估、场景演示等重要更能，从而实现“日行百万里”。同时开发者还可以根据自己需求编辑特定场景。

推荐学习网址：

①、http://apollo.auto/platform/simulation_cn.html

②、https://mp.weixin.qq.com/s/Ktwbbv8sYeVOl0rgf9wlLg

③、https://mp.weixin.qq.com/s/jb3cAC9vM4WAvCaKBLx5fw

   最后，为大家提供个了一个上机学习框架，此框架是由4月10日，“Apollo技术实践(教育专场)线上直播课程在保定开讲”活动中，百度Apollo资深资深技术布道师提供的。从而帮助大家快速找到有效的学习途径。

【指导教师评语】：

        郝浩然同学的论文选题来自中南民族大学平行智能研习社与百度Apollo教育生态团队的合作项目—— Apollo基于视觉感知在TX2上针对特定应用场景的移植与优化，论文对百度Apollo中摄像头感知模块如何实现环境感知和采用了哪些算法实现特定功能进行整理，使更多自动驾驶初学者和基于百度Apollo平台搭建自动驾驶车辆的开发者，可以快速入门和学习摄像头感知模块的相关原理。论文研究工作任务饱满，写作规范，体现了较强的专业素质和良好的职业素养。

        论文的不足之处在于未能在仿真测试环境对论文中研究的各种算法进行全面的仿真测试，从而使得研究出来的算法在停留在理论层面，缺乏实际运行的效果验证。

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