目標

Autowareデモを実行する

動作環境

Windows10 Pro Insider Preview バージョン2004
Intel(R) Core(TM) i7-8750H
Ubuntu 18.04
メモリ32.0 GB
GPU RTX1060

データの入手

https://github.com/Autoware-AI/autoware.ai/wiki/ROSBAG-Demo
上記URLからmapデータとROSBAGデータをダウンロードする
ダウンロードしたファイルを~/dataに解凍します(外部HDDに保存した場合読み込み速度の関係で動作しない可能性があります)
ダウンロードしたファイルを解凍する

$ mkdir ~/data
$ cd ~/Downloads
$ sudo apt install pigz
$ tar -I pigz -xvf sample_moriyama_150324.tar.gz -C ~/data
$ tar -I pigz -xvf sample_moriyama_data.tar.gz$
$ mv data/* ~/data/

Runtime Managerの起動

$ cd ~/autoware.io
$ source install/setup.bash
$ roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch

Runtime Managerは昨日の種類ごとにタブで分けられている

Quick Start
自動運転に必要な機能を一通り集めたもの

Setup
センサと車両の制御軸と位置関係やrvizに表示する車両モデルなどの初期設定を行う

Map
3次元地図の読み込みを行う

Sensing
センサドライバの起動やセンサから得られるデータのフィルタリングを行う

Computing
センサから得られた情報を処理し自己位置推定や車両検知、経路追従といった実際に自動運転を行うための判断に必要な処理を起動する

Interface
Autowareが対応する車両との接続を行う

Database
Mapの読み込みをクラウド上のデータベースから動的に行う設定をする

Simulation
rosbagデータの再生を行う

Status
Autowareを起動しているホストマシンの状態の詳細が表示される

Topics
Autoware上で扱われるトピックの情報を確認できる

State
自動運転のふるまいを設定する

Autowareデモの実行

rosbagの再生と一時停止

Simulationタブに移動してRefからrosbagファイルを選択してPlayボタンを押した後にPauseボタンを押して一時停止する。

車両の制御位置とLiDARの設定

Setupタブに移動する

Localizer：Velodyneを選択
TF：x:1.2、y:0、z:2、yaw:0、pitch:0、roll:0を指定
Vehicle Model：何も指定しない

地図データとTFのロード

Mapタブに移動してPointCloudとTFのロードを行う
PointCloudのRefボタンをクリックし~/data/map/pointcloud_mapにあるデータをすべて選択する
TFのRefボタンをクリックし~/data/map/tf/tf.launchを選択する

スキャンデータのダウンサンプリングノードの起動

Sensingタブに移動しvoxel_grid_filterにチェックを入れる

GNSSのNIMEAセンテンスから3次元座標への変換ノードと自己位置推定ノードの起動

Computingタブに移動
nmea2tfposeのappをクリックしPlanenumberが「7」になっていることを確認しチェックを入れる
ndt_matchingのappをクリックし「initialPos」が選択されていることを確認しチェックを入れる

rosbagの再生とrvizの起動

Simulationタブに移動しPauseを解除する
RVizボタンを押すと画像の左側のウィンドウが起動し自己位置推定のデモが開始される