車輛在線標定
車輛標定系統會自動生成用于不同車型的標定表。它包括三個部分：前端數據采集監視系統，一個數據上傳/下載工具用于上傳采集的數據和下載生成的標定表以及用于性能評估的可視化工具。
一. 前端
在DreamView中，提供了一個數據采集監視器，用于監視數據標定過程。在車輛標定模式下，收集的數據幀在數據標定監視器中是可視化的。數據幀根據其底盤信息劃分為不同的行駛條件。收集的數據幀的量顯示為進度條。
在車載DreamView環境中：

1. 選擇–setup mode–下的vehicle calibration；
2. 在Others面板上選擇Data Collection Monitor。
   

數據采集監視器顯示在DreamView中。
二．數據采集
在驅動時，通過從機箱通道消息中識別其驅動狀態來自動處理數據幀。當單個數據幀滿足速度標準（速度等于或大于0.2 mps）時，單個數據幀將根據其轉向，速度和油門/制動信息進行分類。數據收集過程在數據收集監視器的進度欄中顯示。
數據收集監視器中總共有21個進度條。整個過程由頂部進度條指示。其余20個進度條指示20個駕駛條件，包括：
? 六種制動條件在不同的速度水
○ 低速（<10mps）制動脈沖
○ 中速（10mps?20mps）制動脈沖
○ 高速（≥20mps）制動脈沖
○ 低速（＜10mps）制動閥門
○ 中速（10mps?20mps）制動閥門
○ 高速（≥20mps）制動閥門
? 六種油門條件下不同的速度水平
○ 低速（<10mps）小油門
○ 中速（10mps~20mps）小油門
○ 高速（≥20mps）小油門
○ 低速（＜10mps）大油門
○ 中速（10mps~20mps）大油門
○ 高速（≥20mps）大油門
? 八種轉向角情況
○ 左0％~20％
○ 左20％~40％
○ 左40％~60％
○ 左60％~100％
○ 0％~20％
○ 右20％~40％
○ 右40％~60％
○ 右60％~100％
對于每個條形圖，都有一條藍絲帶指示收集的數據幀。當藍絲帶填充整個條形圖時，收集的幀數達到目標數。每個條的右端還有一個數字，指示完成百分比。對于動態建模數據收集，當所有進度條都達到100％時，數據收集過程被視為“已完成”。
所有數據都保存在nvme drive或data/record/。
三． 車輛配置
剎車和油門規格在不同的車型上是不同的。因此，制動脈沖/輕拍和散列/節流的標準取決于車輛模型。默認設置基于林肯 MKZ模型。對于不同車型，可以在以下位置配置這些參數：
/apollo/modules/dreamview/conf/mkz7_data_collection_table.pb.txt
文件結構
上傳數據前，請注意 ：
3. 文件夾維護的結構如下：

2. 如上所示，要維護的文件夾結構為：
   Origin Folder -> Task Folder ->Vehicle Folder -> Records + Configuration files
3. 需要動態建模作業創建一個任務文件夾，例如task001，task002 …
4. 需要車輛創建一個車輛文件夾。文件夾中的名稱應該與在DreamView中看到的相同。
5. 在文件夾中，創建一個records文件夾來保存數據。
6. 將所有配置文件與records文件夾一起存儲在Vehicle文件夾內。
7. 自Apollo 5.0及更高版本以來，車輛配置文件（vehicle_param.pb.txt）已更新，應該檢查。
8. 一個任務文件夾可以包含多個車輛文件夾，換句話說，可以在一項訓練工作中為多輛車輛訓練模型。
   使用bosfs將bucket掛載到本地，例如：
   1BUCKET=
   2AK=
   3SK=
   4MOUNT=/mnt/bos
   5# It’s required to provide correct BOS region. Please read the document
   6# https://cloud.baidu.com/doc/BOS/S3.html#.E6.9C.8D.E5.8A.A1.E5.9F.9F.E5.90.8D
   7REGION=bj
   8
   9mkdir -p “$MOUNT"10bosfs"${BUCKET}” "$MOUNT"?oallo{w}_{o}ther,logfile=/tmp/bos?${BUCKET}.log,endpoint=http://$REGION.bcebos.com,ak=${AK},sk=${SK}

然后，可以將準備好的數據文件夾復制到/mnt/bos下的某一位置。
四．結果可視化
無需下載，結果將發送到BOS存儲桶關聯的電子郵件中。
docker環境不支持Matplotlib。因此，結果在docker環境外部可視化。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的车辆在线标定的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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