正在學習深藍學院的《多感測器融合定位》第三期課程，留下相關學習記錄。

主要內容：

1.多感測器融合行業發展現狀介紹

2.本課程的學習要求

3.本課程的環境搭建要求

4.具體實驗步驟

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

1.多感測器融合行業發展現狀介紹

（1）自動駕駛

（2）高精地圖

　　高精地圖本屬於自動駕駛的一部分，但由於成本、複雜度以及技術積累等問題，給圖商帶來了很好的發展前景。

（3）機器人

　　機器人已經有成熟的商業模式且盈利，目前多數處在探索新方案的階段。

多感測器融合定位的作用

2.本課程的學習要求

　　希望通過本課程的學習，大家可以掌握融合定位與組合導航的框架以及知識。課程屬於進階課程，在課程製作過程中，團隊儘量用通俗易懂的案例以及語言降低難度，但部分章節公式仍然比較多。希望您在學習過程中，遇到不懂的問題，及時在群裡交流，保持耐心。衷心希望您享受這段學習之旅。

3. 本課程的環境搭建要求

　　為了減少除錯的時間成本，課程提供docker環境，並搭配使用說明。 （不強制使用，不想用docker的也可以自己搭環境，前提是需要對ubuntu和ROS要熟）。 為了理解作業程式碼思路，請儘量在一週內閱讀完以下文章：（由於課程程式碼與文章中已經有差異， 只需要理解思路即可，不需要把裡面的程式碼跑完）

　　從零開始做自動駕駛定位（文章彙總）： https://zhuanlan.zhihu.com/p/113616755

　　請搭好程式碼環境，下載資料集（在作業的附件裡提供了下載地址及說明），並播放資料集，在rviz 上顯示點雲。

　　資料集：

　　　　微雲檔案分享:kitti_lidar_only_2011_10_03_drive_0027_synced.zip
　　　　下載地址:https://share.weiyun.com/QacEDADm
　　　　檔案大小:4.8G

　　評價標準： 截圖證明rviz顯示正常即給優秀。

4.具體實驗步驟

（1）ubuntu安裝

　　可以選擇雙系統或者虛擬機器安裝，作者選擇的是虛擬機器安裝。

　　安裝過程中遇到了兩個問題：一是版本相容問題，考慮到要在系統中執行Docker，所以要安裝ubuntu18以上的版本，作者選擇了ubuntu-18.04.5-desktop-amd64.iso這個版本，與之配套的虛擬機器版本使用了VMware15.5.1。之前嘗試安裝VMware12或者VMware14，都在安裝過程中或者安裝完後執行過程中出現藍屏現象。二是虛擬機器的配置，作者的配置如下：

考慮到後續執行的資料集很大，建議在條件允許情況下，加大硬碟容量到200GB。

（2）Docker配置

　　a）基本概念

　　引擎：建立和管理容器的工具，通過讀取映象來生成容器，並負責從倉庫拉取映象或提交映象到倉庫中；

　　映象：類似於虛擬機器映象，一般由一個基本作業系統環境和多個應用程式打包而成，是建立容器的模板；

　　容器：可看作一個簡易版的Linxu系統環境（包括root使用者許可權、程序空間、使用者空間和網路空間等） 以及執行在其中的應用程式打包而成的盒子；

　　倉庫：集中存放映象檔案的場所，分為公共倉庫和私有倉庫，目前最大的公共倉庫是官方提供的 Docker Hub，此外國內的阿里雲、騰訊雲等也提供了公共倉庫；

　　宿主機：執行引擎的作業系統所在伺服器。

　　b) Docker引擎

　　Docker引擎是用來執行和管理容器的核心軟體。通常人們會簡單地將其代指為Docker或 Docker平臺。 參考官方安裝引導，網址： https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/ 執行sudo docker run hello-world測試是否安裝成功。

注意：安裝完成後將當前使用者加入Docker Group以免在執行docker命令時加sudo，命令如下： sudo usermod -aG docker $USER 然後最好重啟生效。

　　c）Docker映象

　　Docker映象（Image）是一個特殊的檔案系統，除了提供容器執行時所需的程式、庫、資源、 配置等檔案外，還包含了一些配置引數（如匿名卷、環境變數、使用者等）。映象不包含任何動態資料，其內容在構建之後也不會被改變。 Docker映象是用於建立 Docker容器的模板。

　　 映象製作方法有兩種：1、通過正在執行的容器生成新映象；2、通過Dockerfile檔案來生 成新映象。 Dockerfile是一個定義了映象建立步驟的檔案，Docker引擎通過build命令讀取Dockerfile， 按定義的步驟來一步步構造映象。在研發和實施環境中，通過Dockerfile建立容器是主流做法。

　　本實驗所使用映象由課程提供，登入倉庫拉取映象。

　　登入倉庫：docker login [email protected] registry.cn-shanghai.aliyuncs.com

　　拉取映象：docker pull registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/shenlanxueyuan/sensor-fusionworkspace:bionic-cpu-vnc

　　執行docker images可檢查是否下載成功。

　　d）Docker容器

　　Docker容器（Container）是獨立執行的一個或一組應用。映象和容器的關係，就像是面向物件程式設計中的類和例項一樣，映象是靜態的定義，容器是映象執行時的實體。

　　執行docker ps -a可檢視容器列表。

　　新建/啟動容器

　　方法一：命令列 以下命令使用ubuntu映象啟動一個容器，-v表示資料夾掛載，/bin/bash表示以命令列模式進入：

　　 docker run -it -v /path/content:/var/lib/content ubuntu /bin/bash

　　方法二：docker-compose 如果同時操作多個容器，或者希望使用配置檔案記錄容器啟動命令引數，推薦使用docker-compose。

　　e）Docker-Compose

　　Docker-Compose是用於定義和執行多容器Docker應用程式的工具，使用YML檔案即可配置應用程式需要的所有服務。 使用步驟： 1、使用Dockerfile定義應用程式的環境。 2、使用docker-compose.yml定義構成應用程式的服務。 3、執行docker-compose up命令來啟動並執行整個應用程式。 參考官方安裝引導，網址： https://docs.docker.com/compose/install/

　　將課程中提到的環境程式碼01-introduction.zip 下載並解壓縮至ubuntu系統中，資料夾中包含如下內容：

進入docker-compose.yml檔案所在目錄，執行 docker-compose down && docker-compose up

在瀏覽器中, 輸入地址http://localhost:40080/，預設登入密碼為sensorfusion，即可通過VNC方式進行訪問。

登入成功如下圖所示：

　　f）作業程式編譯與執行

　　在上述介面中啟動Terminator，將路徑設定為 /workspace/assignments/01-introduction，如下圖所示：

　　輸入catkin build命令進行編譯，如下圖所示：

　　執行

　　在當前路徑下輸入source devel/setup.bash，如下圖所示：

　　再輸入roslaunch lidar_localization hello_kitti.launch，會開啟rviz環境介面：

　　在ubuntu環境中下載kitti資料集到/workspace/data

　　在VNC環境下再啟動一個Terminator，將路徑設定為 /workspace/data/kitti，如下圖所示：

　　輸入命令rosbag play kitti_lidar_only_2011_10_03_drive_0027_synced.bag，在rviz中看到改資料集的執行效果：