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引入
一、百度Apollo视觉感知模块概述
二、启动感知模块
步骤一：进入 Docker 环境并启动 Dreamview
-
进入 Apollo Docker 环境。
./apollo.sh -
在 Docker 环境里，启动 Dreamview。
./scripts/bootstrap.sh如果需要关闭 Dreamview，请您执行以下命令：
./scripts/bootstrap.sh stop
步骤二：选择车型和地图
-
在浏览器输入网址
http://localhost:8888/，打开 Dreamview。 -
选择车型和地图。
- 在 Dreamview 右上角的 –vehicle– 中，选择 mkz_example，
- 在 Dreamview 右上角的 –map– 中，选择 Sunnyvale Big Loop。
车辆选择后，程序会把会把
calibration/data目录下对应的车型参数和传感器内外参文件拷贝到作用目录下。地图选择后在 Dreamview 下便可以正常显示当前地图。
步骤三：启动所需模块
-
在 Dreamview 上打开 Transform 按钮。
您也可以在终端执行如下命令：
cyber_launch start /apollo/modules/transform/launch/static_transform.launchTransform 模块为了发布传感器各坐标系变换供各模块调用。
-
启动 image decompression 模块。
cyber_launch start modules/drivers/tools/image_decompress/launch/image_decompress.launch视觉模块依赖的输入是相机传感器采集到的图像数据，image decompression 模块可以将压缩的图像数据解压缩。
步骤四：启动视觉感知模块
启动红绿灯检测模块
cyber_launch start /apollo/modules/perception/production/launch/perception_trafficlight.launch
启动视觉障碍物检测模块
mainboard -d modules/perception/production/dag/dag_streaming_perception_camera.dag
这个命令会同时开启视觉障碍物检测和车道线检测，在启动时终端可能出现一些红色的警告提示，只要进程不退出都是正常现象，模型可以正常启动。
视觉感知模块启动需要一些时间，您可以通过下面两种方法判断是否启动完毕：
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在终端执行如下命令，查看 GPU 的占用情况：
watch -n 0.1 nvidia-smi当 mainboard 进程显存占用不再变化，证明模型已经完成启动。
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在 Docker 环境下，执行如下命令：
tail -f /apollo/data/log/mainboard.INFO该命令表示实时显示 cyber 日志的尾部。当屏幕中该日志显示如下信息时，则可以确定感知模块已启动完毕。
（可选）单独启动车道线检测模块
mainboard -d ./modules/perception/production/dag/dag_streaming_perception_lane.dag
三、在 Dreamview 上可视化检测结果
视觉障碍物主要检测远处（>50m）的障碍物。视觉障碍物感知结果不单独输出，而是跟激光雷达的检测结果融合后输出。为了让您直观地感受 Apollo 视觉感知模块的输出，本文档把视觉感知的结果单独输出。完成视觉感知实践操作后，要将 channel 的修改复原，以免影响雷达感知的输出。
在 Dreamview 上查看视觉感知的检测结果，请您按照以下步骤对配置文件进行修改：
步骤一：下载并解压数据包
数据包里存放了我们路测时采集的数据，包括定位、感知、预测规划等模块的信息。我们提供了测试数据包 demo_sensor_data_for_vision.tar.xz 供开发者进行测试。
wget https://apollo-system.cdn.bcebos.com/dataset/6.0_edu/demo_sensor_data_for_vision.tar.xz
tar -xvf demo_sensor_data_for_vision.tar.xz
步骤二：将数据包复制指定目录
为了在 Docker 中可以访问 record，将下载的数据包复制到 /apollo/data/bag 目录下。
步骤三：进入 Docker 环境并启动 Dreamview
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进入 Apollo Docker 环境。
./apollo.sh -
在 Docker 环境里，启动 Dreamview。
./scripts/bootstrap.sh
步骤四：选择车型和地图
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在浏览器输入网址
http://localhost:8888/，打开 Dreamview。 -
选择车型和地图。
- 在 Dreamview 右上角的 –vehicle– 中，选择 mkz_example，
- 在 Dreamview 右上角的 –map– 中，选择 Sunnyvale Big Loop。
车辆选择后，程序会把会把
calibration/data目录下对应的车型参数和传感器内外参文件拷贝到作用目录下。地图选择后在 Dreamview 下便可以正常显示当前地图。
步骤五：启动所需模块
-
在 Dreamview 上打开 Transform 按钮。
您也可以在终端执行如下命令：
cyber_launch start /apollo/modules/transform/launch/static_transform.launchTransform 模块为了发布传感器各坐标系变换供各模块调用。
-
启动 image decompression 模块。
cyber_launch start modules/drivers/tools/image_decompress/launch/image_decompress.launch视觉模块依赖的输入是相机传感器采集到的图像数据，image decompression 模块可以将压缩的图像数据解压缩。
步骤六：修改输出的 channel 名称
视觉障碍物检测默认的输出 channel 为 /perception/obstacles，不会在 Dreamview 上显示检测结果。如果想要在 Dreamview 上可视化结果，需要修改下面文件的一部分关键字。
- 打开文件。
vim modules/perception/production/conf/perception/camera/fusion_camera_detection_component.pb.txt
-
定位到第 10 行，修改为：
output_final_obstacles : true -
定位到第 11 行，修改为：
output_obstacles_channel_name : "/apollo/perception/obstacles"
步骤七：启动视觉障碍物检测模块
mainboard -d modules/perception/production/dag/dag_streaming_perception_camera.dag
步骤八：播放数据包
等到感知模块成功启动后，执行如下命令：
cyber_recorder play -f /apollo/data/bag/demo_sensor_data_for_vision.record -k /apollo/perception/obstacles /apollo/prediction
如果在 Dreamview 可以看到障碍物，说明模块启动成功，如下图所示。图中的绿色框便是我们的视觉感知算法检测出的障碍物。
完成视觉感知实践操作后，要将 channel 的修改复原，以免影响雷达感知的输出。
