本书是一本从工程实践角度介绍无人系统驾控技术的书籍。本书以Autoware自动驾驶平台为核心，全面介绍了Autoware平台中各个模块的主要功能，详细讲述了利用Autoware平台实现无人系统驾控的操作过程。本书首先介绍了Autoware自动驾驶平台平台的基本架构与安装过程，然后介绍了常用传感器、感知模块、定位模块、路径规划模块和控制模块的操作过程，最后介绍无人车的激光循迹实践案例。本书旨在帮助读者快速熟悉Autoware自动驾驶平台的核心操作，掌握无人系统驾控的关键技术。

为何写作这本书 随着人工智能技术的发展，以无人车、无人机、无人潜航器和无人水面艇等为代表的无人系统开始代替人类从事各种场景中简单或者复杂的工作。 无人系统主要包括感知系统、决策系统和执行系统等。其中，感知系统通过安装在无人系统上的各种传感器对外界事物进行感知，如同无人系统的“眼睛”；决策系统则是无人系统的“大脑”，负责对外界及自身的各种事件和信息进行处理与判断；执行系统负责控制各个操作部件，负责对决策系统的各种指令进行响应并完成相应的任务。感知系统作为无人系统对内部以及外部信息进行响应及处理的首要环节，是无人系统不可或缺的一部分。无人系统最大的特点是没有人参与系统回路，没有了人的支持，无人系统的感知系统需要采用高效、精准的感知算法对目标进行检测与跟踪。 本书主要以无人车为应用对象，更多地从实验平台开发角度（而非学术研究角度）出发，详细介绍基于Autoware自动驾驶平台的无人车系统开发过程。本书编写的初衷是为了总结我们近年来在无人系统开发和实验方面的成果，向本领域初学者分享我们的一些经验，为推动我国无人系统的发展贡献绵薄之力。 如何阅读这本书 本书共8章，分为4部分。读者按照章节顺序进行学习，就可以逐渐掌握Autoware自动驾驶平台的操作使用方法。 第一部分：介绍Autoware自动驾驶平台和安装Autoware系统（第1～2章）。首先介绍了基于Autoware自动驾驶平台的无人驾控系统的背景、应用场景，以及Autoware系统的架构。之后介绍了如何安装Ubuntu系统、ROS系统和Autoware系统。 第二部分：传感器配置部分（第3章），依次介绍了基于Autoware自动驾驶平台的相机配置、激光雷达、毫米波雷达，以及北云RTK定位板的配置。 第三部分：算法实践部分（第4～7章），依次介绍了Autoware自动驾驶平台下的感知模块、定位模块、路径规划模块和控制模块的使用。 第四部分：综合实验部分（第8章），主要介绍了如何在Autoware自动驾驶平台下完成基于3D激光雷达的无人车自主循迹实验。 致谢 首先感谢国家自然科学基金项目（61822311、62173305和62111530299）、浙江省自然科学基金重大项目（LD21F030002），以及重大横向项目：工程车智能网联化的关键技术研发与应用为本书提供资金支持。 感谢人机协作技术浙江国际科技合作基地、智能感知与系统教育部工程中心和浙江省嵌入式系统重点实验室为本书提供的研究条件支持。 感谢浙江工业大学控制科学与工程一级学科和浙江工业大学自动化系为本书提供的大力帮助。 本书由付明磊、张文安和何军强编著。另外，参与本书编写工作的还有来自浙江工业大学信息工程学院的刘彪、金锦峰、张哲、邵渊、陆新宇、金宇强、孙虎、卫宁伟、计志威、张逸婷、乐雨等，以及来自杭州鸿泉物联网技术股份有限公司的陈戗、王其超、李思琦等。 由于本书编写人员的水平有限，本书存在错误和不足之处，恳请各位读者原谅，并与我们联系。我们将严肃认真对待大家的批评和建议，进一步完善本书的内容。 编著者

第1章 绪论 1 1.1 无人系统简介 1 1.2 无人车与自动驾驶 3 1.3 主流的自动驾驶平台 5 1.4 Autoware自动驾驶平台框架 7 参考文献 11 第2章 Autoware自动驾驶平台的安装 12 2.1 ROS的安装 12 2.2 Docker的安装 15 2.3 Autoware系统的安装与配置 16 2.3.1 安装protainer 16 2.3.2 导入镜像 18 2.3.3 创建容器 20 2.3.4 启动和编译Autoware 24 第3章 传感器的配置 27 3.1 相机简介 27 3.1.1 相机的工作原理 27 3.1.2 相机的优点与应用 31 3.1.3 在Autoware中使用单目相机 32 3.2 双目相机的配置 35 3.2.1 双目相机的原理 35 3.2.2 双目相机的应用背景 37 3.2.3 安装双目相机的SDK驱动包 39 3.2.4 ROS中使用相机 44 3.2.5 Autoware中使用双目相机 47 3.3 激光雷达的介绍 50 3.3.1 激光雷达的工作原理 51 3.3.2 激光雷达的优点与应用 51 3.3.3 激光雷达的性能度量 52 3.3.4 激光雷达的配置及使用 53 3.4 实验：单目相机和激光雷达的联合标定 59 3.4.1 单目相机内参标定 59 3.4.2 单目相机-激光雷达联合标定 62 3.5 毫米波雷达的配置 70 3.5.1 毫米波雷达的工作原理 70 3.5.2 毫米波雷达的安装及测试 72 3.5.3 毫米波雷达的适配 74 3.5.4 适配过程中相关数据的对应关系 76 3.5.5 毫米波雷达在Autoware系统下的调试 77 3.5.6 遇到问题总结 81 3.6 北云RTK定位板的配置 82 3.6.1 RTK定位板的工作原理 82 3.6.2 RTK定位板的连接方式 83 3.6.3 配置基准站与流动站 84 3.6.4 配置数据传输单元（DTU） 85 3.6.5 配置无线串口通 87 3.6.6 获取流动站的单点解 89 3.6.7 通过RTK技术得到固定解 89 3.6.8 A1板卡适配进Autoware 93 3.6.9 工控机增加USB设备的访问权限 94 3.6.10 Autoware中查看板卡输出的GNSS信息 96 参考文献 98 第4章 Autoware自动驾驶平台感知模块使用 99 4.1 Autoware运行Yolov3进行目标检测（vision_darknet_yolo3） 99 4.1.1 Yolov3简介 100 4.1.2 Autoware中的实验操作 102 4.2 Autoware运行欧几里得聚类进行障碍物检测 （lidar_edclidean_cluster_detect） 106 4.2.1 基于欧几里得聚类的障碍物检测原理 106 4.2.2 Autoware中的实验操作 108 4.3 Autoware运行cnn-seg进行语义分割目标检测 （lidar_cnn_baidu_detect） 110 4.3.1 cnn-seg简介 110 4.3.2 Autoware中的具体操作 111 4.4 Autoware运行PointPillars进行3D快速目标检测（lidar_point_pillars） 114 4.4.1 PointPillars 114 4.4.2 Autoware中的实验操作 115 4.5 Autoware运行range_vision_fusion进行感知结果融合（range_ vision_fusion） 118 4.5.1 感知结果融合算法介绍 119 4.5.2 Autoware中的实验操作 120 4.6 经验与总结 123 参考文献 126 第5章 Autoware自动驾驶平台定位模块使用 128 5.1 概述 129 5.2 具体配置 131 5.2.1 设备组装 131 5.2.2 天线杆臂配置 132 5.2.3 旋转参数配置 134 5.2.4 旋转参数校准 135 5.3 利用BY_Connect.exe上位机快速配置 136 5.4 Autoware下的适配操作 138 5.5 问题总结 142 第6章 Autoware自动驾驶平台路径规划模块使用 143 6.1 全局路径规划 144 6.2 局部路径规划 153 参考文献 170 第7章 Autoware自动驾驶平台跟踪控制模块使用 172 7.1 纯跟踪控制 173 7.2 模型预测控制 185 参考文献 200 第8章 Autoware实践案例：激光循迹 202 8.1 基于3D激光雷达的无人车自主循迹实验设计 202 8.2 数据准备 203 8.2.1 录制ROS包 203 8.2.2 制作点云地图 207 8.2.3 录制航迹点 212 8.3 启动设备 218 8.4 加载转换 218 8.5 自动循迹 221 附录 专业术语的中英文对照 227

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