自动驾驶数据可视化

本篇文章给大家分享rviz可视化自动驾驶，以及自动驾驶数据可视化对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、Cruise数据可视化工具Webviz
• 2、AutoWare.auto学习笔记(一)
• 3、ROS2体系框架:探秘机器人操作系统【万字解析】
• 4、...系列之四:kitti公开数据集IMU数据的发布及在RViz2中的显示

Cruise数据可视化工具Webviz

rqt_graph以图形化方式展示节点、主题和它们之间的订阅关系，rqt_bag用于记录和管理ROS Bag，rqt_plot则能以2D图形展示话题数据变化。然而，Rviz和rqt依赖ROS环境，启动过程可能不稳定。Cruise的Webviz则是一款基于Web的应用，无需安装ROS即可使用，通过拖拽ROS Bag文件即可回放和可视化。

Cruise通过Webviz优化了其数据处理流程，每月支持近1000名活跃用户，显示了平台在提升自动驾驶研究水平方面的实际效果。持续开发和开放技术：Cruise***继续开发Webviz，添加更多面板，并构建公共API以支持自定义功能的创建。

项目目标是替代ROS中的可视化工具，如rviz、rqt等。Webviz实现这一目标，提供直观且功能丰富的界面。在试用过程中，发现其稳定性高、加载速度快、使用便捷。以下是Webviz的安装和运行步骤，假设操作系统为Ubuntu 104。Webviz与ROS数据传递通过ro***ridge_suite进行。

Cruise则在预测神经网络架构与决策引擎方面有显著贡献，其仿真环境与Webviz交互界面，进一步增强决策过程的可视化与可控性。小鹏则在深度视觉神经网络与全自动标注系统上取得进展，扶摇等技术展现出在硬件与人机交互领域的创新。

AutoWare.auto学习笔记(一)

AutoWare成为首个开源自动驾驶平台，对Apollo有深远影响。AutoWare.ai基于ROS 1，Apollo初期也***用该架构。然而，ROS 1存在通信性能差、中心化结构易崩溃与数据后向兼容性差等问题。Apollo通过大量修改形成了Apollo Cyber RT。AutoWare.auto基于ROS 2，性能更优。

在AutowareAuto目录中，编译待调试包并生成可调试的可执行文件。在VScode的launch.json文件中配置调试参数，如program指向lane_planner包的test_lane_planner可执行文件。最后，设置断点，通过F5键开始调试。

Autoware Auto路径规划是自动驾驶领域的一种关键技术，该技术旨在实现高效、安全的自动驾驶。在Autoware Auto中，路径规划涉及多个关键组件，包括地图数据加载、路径寻找、运动规划等。首先，地图数据的加载是路径规划的基础。地图数据提供了自动驾驶车辆导航的环境信息，包括道路、十字路口、车道线等。

对于没有使用 ADE 的情况，可以直接访问 Autoware.auto ***安装文档，按照指引进行 ROS2 的安装与 Autoware.auto 的构建。在构建过程中可能遇到版本不兼容或缺少依赖包等问题，通过执行特定命令进行排查与解决。

系统环境 考虑到笔记本硬件配置有限，不符合官方推荐的配置标准，但仍安装了 LGSVL 模拟器。官方推荐配置如下：2 相关链接 提供相关链接以供参考。3 环境搭建推荐路线 由于系统环境、个人选择等因素差异，安装步骤可能有所不同。autoware.auto 框架持续更新，以往的安装经验可能会失效。

ROS2体系框架:探秘机器人操作系统【万字解析】

ROS2体系框架解析：微观层面 文件系统与功能包：ROS2的文件系统以功能包为核心。开发者主要在应用层通过编写特定功能包来构建机器人应用。工作空间的结构围绕功能包组织，包括Python和C++功能包的配置文件，如package.xml、CMakeLists.txt和setup.py。

URDF使用语法解析： robot标签： 作用：作为URDF文件的根标签，包含所有部件。 属性：通过name属性定义机器人名称。 标签： 作用：描述机器人的一个部件，包括其形状、尺寸、物理属性和可视化或碰撞属性。 内容：可以创建长方体、圆柱、球体等形状的部件。

首先，URDF文件以``标签作为根，包含了所有部件，通过`name`属性定义机器人名称。``标签描述部件，包含形状、尺寸、物理属性和可视化或碰撞属性。例如，你可以创建长方体、圆柱和球体的机器人部件。``标签定义关节，涉及运动学和动力学特性，如旋转、滑动限制。

...系列之四:kitti公开数据集IMU数据的发布及在RViz2中的显示

发布IMU数据：使用Python编写一个ROS 2发布者节点。读取kitti数据集中oxts/data子目录中的.txt文件。提取方位、角速度和线性加速度数据。将这些数据转换为sensor_msgs/Imu消息类型进行发布，确保消息中仅包含方位、角速度和线性加速度数据及其协方差矩阵。

**发布IMU数据**：使用Python编写一个ROS 2发布者节点，读取kitti数据集中oxts/data子目录中的.txt文件，从中提取方位、角速度和线性加速度数据，转换为sensor_msgs/Imu消息类型进行发布。确保在发布消息时仅包含方位、角速度和线性加速度数据及其协方差矩阵。

步骤包括发布车辆图像和点云数据。 画出自己车辆及相机视野 展示如何在视觉环境中表示车辆和相机的观测范围。 发布IMU与GPS数据 整合加速度计、陀螺仪等传感器信息，以及定位数据。 在rviz上显示2D检测框 将行人和车辆的二维检测结果可视化于rviz环境中。

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