如何配置C++的自动驾驶感知环境 Apollo激光雷达驱动开发

要搭建 apollo 激光雷达驱动开发的 c++++ 环境,1. 安装 ubuntu 18.04/20.04 并配置基础依赖与 bazel;2. 克隆 apollo 项目并切换至稳定分支如 r6.0;3. 安装 docker 及 nvidia-docker 并运行官方容器脚本;4. 在容器内使用 bazel 编译 apollo 或指定模块;5. 在 lidar 驱动目录添加对应型号支持,修改 cmakelists.txt 并实现点云数据解析逻辑,确保与 apollo 数据结构兼容。整个流程需注意版本匹配、日志排查及参考已有实现。

如何配置C++的自动驾驶感知环境 Apollo激光雷达驱动开发

Apollo 是百度开源的自动驾驶平台,支持多种传感器接入,包括激光雷达(LiDAR)。在进行 Apollo 激光雷达驱动开发时,配置好 C++ 环境是第一步。下面是一些关键点和步骤,帮助你快速搭建起适合 Apollo 开发的 C++ 工作环境。

如何配置C++的自动驾驶感知环境 Apollo激光雷达驱动开发

1. 安装 Ubuntu 系统与基础依赖

Apollo 推荐使用 Ubuntu 18.04 或 20.04 系统,虽然也支持更高版本,但为了兼容性,建议优先选择这两个长期支持版本。

安装完成后,先更新系统并安装一些常用工具

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如何配置C++的自动驾驶感知环境 Apollo激光雷达驱动开发

sudo apt update && sudo apt upgrade -ysudo apt install git curl cmake build-essential python3-pip python3-dev libgl1 libxrender1 -y

Apollo 使用 Bazel 构建系统,因此还需要安装 Bazel。推荐使用官方提供的安装方式或通过 apt 安装特定版本(如 Bazel 3.7.2)以避免兼容问题。

2. 克隆 Apollo 项目并切换到合适分支

Apollo 的代码托管在 GitHub 上,你可以通过以下命令克隆项目:

如何配置C++的自动驾驶感知环境 Apollo激光雷达驱动开发

git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.gitcd apollo

根据你的硬件和需求选择合适的分支,比如:

master:最新开发版,功能新但可能不稳定r6.0r5.0:稳定版本,适合入门和部署

例如切换到 r6.0 分支:

git checkout r6.0

3. 配置 Docker 环境(推荐)

Apollo 推荐使用 Docker 来构建开发环境,这样可以避免本地环境配置复杂的问题。

安装 Docker 和 nvidia-docker(如果你使用 NVIDIA GPU):

sudo apt install docker.io -ydistribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.listsudo apt-get updatesudo apt-get install -y nvidia-docker2sudo systemctl restart docker

然后运行 Apollo 提供的脚本启动容器:

./docker/scripts/dev_start.sh./docker/scripts/dev_into.sh

进入容器后,你就有了一个预装好 Apollo 所需依赖的开发环境。

4. 编译 Apollo 项目

进入容器后,执行以下命令编译 Apollo:

cd /apollobash apollo.sh build

如果只想编译感知模块,可以指定模块名:

bazel build //modules/perception/...

这一步可能会耗时较长,取决于你的机器性能。

5. 添加激光雷达驱动支持

Apollo 支持多种 LiDAR 型号,比如 Velodyne、Robosense、Ouster 等。

常见操作步骤如下:

modules/drivers/lidar 目录下找到对应厂商的驱动代码如果没有你需要的型号,可以新建一个子目录,添加自己的驱动逻辑修改 CMakeLists.txt 文件,加入新的源文件路径实现数据解析逻辑,将点云数据转换为 Apollo 能识别的 PointCloud 格式注册该驱动到感知模块中,确保数据能被后续模块使用

Apollo 中的数据结构定义清晰,建议参考已有的驱动实现作为模板,比如 velodyne 模块。

基本上就这些。整个过程看似繁琐,其实只要一步步来,大多数问题都能解决。遇到具体错误时,注意查看日志输出,并善用 GitHub Issues 和社区资源。

以上就是如何配置C++的自动驾驶感知环境 Apollo激光雷达驱动开发的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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