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提交 5dfaaf8d 编写于 作者: M macDure 提交者： Qi Luo
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docs: DKIT: update the vehicle calibration online guide

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docs/D-kit/Waypoint_Following/vehicle_calibration_online_cn.md
浏览文件 @ 5dfaaf8d
......@@ -7,6 +7,9 @@
- [修改配置文件](#修改配置文件)
- [标定数据采集](#标定数据采集)
- [准备](#准备)
- [1、选择模式，选择车型](#1选择模式选择车型)
- [2、启动标定所需要的软件模块](#2启动标定所需要的软件模块)
- [3、进入采集界面](#3进入采集界面)
- [开始采集](#开始采集)
- [标定任务提交](#标定任务提交)
- [文件夹结构要求](#文件夹结构要求)
......@@ -25,13 +28,12 @@
- 在`DreamView`数据采集监视器内采集标定数据；
- 数据本地预处理；
- 标定数据上传至BOS云盘，提交标定任务；
- 生成用于性能评估的可视化标定结果。
在`DreamView`中，提供了一个踏板标定数据采集的监视器，用于监视采集标定数据的过程。通过配置文件设定标定条件（case），每个数据帧代表一种标定条件，每次采集数据时，每符合标定条件一次，则进度条增加一点，直至进度条增加满为止。
![vehicle_calibration_online_mainboard1](images/vehicle_calibration_online_mainboard1.png)
## 前提条件
......@@ -43,6 +45,7 @@
- [开通云服务账号](../../Apollo_Fuel/apply_fuel_account_cn.md)
## 主要步骤
- 修改标定配置文件
......@@ -53,6 +56,7 @@
- 可视化结果分析
## 修改配置文件
在开始标定前，需要根据实际车辆的最大速度、速度、油门、刹车踏板的限制，进行用于车辆踏板标定的数据采集配置，来适配车辆的标定，满足标定数据能够尽可能多的覆盖车辆踏板的有效范围。我们设置了开发套件的默认车辆标定数据采集配置文件，在文件`apollo/modules/calibration/data/dev_kit/dreamview_conf/data_collection_table.pb.txt`内，开发者在了解了标定文件构成后，如有需要可以自行修改需要的数据采集配置文件，通常情况下使用默认标定配置可以覆盖小车大部分踏板控制范围，**建议开发者不需要单独修改此配置文件，使用默认标定配置即可**。默认标定配置文件内主要设计了小车的标定条件如下：
......@@ -77,6 +81,7 @@
上述的`Throttle deadzone`表示车辆油门踏板的不产生加速度的无效区段，一般设在车辆刚能起步的附近，**开发套件给出的默认值是5%，开发者可以根据实际车辆的情况修改此参数**；`Brake deadzone`表示车辆刹车踏板的不产生减速度的无效区段，一般设在较低的踏板开度时，**开发套件给出的默认值是3%，开发者可以根据实际车辆的情况修改此参数**。此参数设置在`apollo/modules/calition/data/dev_kit/vehicle_param.pb.txt`文件内`throttle_deadzone`和`brake_deadzone`，在标定开始前，就要先把改参数确定好，后面进行数据训练时上传的配置文件，也需要对应使用该参数。
根据如上标定条件，即可匹配出车辆的所有标定条件，共8种条件，分别为：
- 低速小油门
- 低速大油门
- 高速小油门
......@@ -86,7 +91,7 @@
- 高速缓刹车
- 高速急刹车
确认好上述标定条件后，通常情况下使用默认标定配置可以覆盖小车大部分踏板控制范围，如果需要修改配置文件，则需要将`apollo/modules/calibration/data/dev_kit/dreamview_conf/data_collection_table.pb.txt` 中`Go Straight`部分配置进行修改，其它部分配置代码无需修改，无需删除，通过启动dreamview后重新选择车辆后配置生效，具体修改代码如下：
确认好上述标定条件后，通常情况下使用默认标定配置可以覆盖小车大部分踏板控制范围，如果需要修改配置文件，则需要将`apollo/modules/calibration/data/dev_kit/dreamview_conf/data_collection_table.pb.txt` 中`Go Straight`部分配置进行修改，其它部分配置代码无需修改，无需删除，通过启动`DreamView`后重新选择车辆后配置生效，具体修改代码如下：
frame_threshold: 20 // 帧有效阈值，连续满足标定条件的帧数大于等于该阈值时才会被记录
total_frames: 4000 // 设置每一个标定case数据帧总量，当前设置为4000帧，可根据实际情况调整，数据量越大采集标定数据时间越长
......@@ -191,6 +196,7 @@
}
}
## 标定数据采集
### 准备
......@@ -202,70 +208,86 @@
```
在浏览器打开`DreamView`，进行下述步骤：
1、在`--setup mode--`内，选择`vehicle calibration`（车辆标定）选项，在`--vehicle--`选择`Dev_Kit`；
##### 1、选择模式，选择车型
在`--setup mode--`内，选择`vehicle calibration`（车辆标定）选项，在`--vehicle--`根据使用车型，选择对应车型，如`Dev_Kit`等；
![vehicle_calibration_select_vehicle](images/vehicle_calibration_select_vehicle.png)
2、在`Others`按钮区，选择`Data Collection Monitor`（数据采集监视器），选择`Go Straight`按钮。
如下图所示，为标定数据才采集面板。
##### 2、启动标定所需要的软件模块
![vehicle_calibration_online_dreamview1](images/vehicle_calibration_online_dreamview1.jpg)
在进行标定前，需要采集包含车辆底盘、定位信息的数据作为输入，可以通过`DreamView`界面上的模块开关启动相关模块软件，在`DreamView`界面左侧边栏选择`Module Controller`标签，然后在主界面启动`Canbus`、`GPS`、`Localization`模块，如下图所示：
![vehicle_calibration_launch_modules](images/vehicle_calibratio_launch_modules.png)
通过左侧`Components`查看`Canbus`、`GPS`、`Localization Pose`状态，直到信号都达到`OK`才能够进行下一步。
![vehicle_calibration_check_components.png](images/vehicle_calibration_check_components.png)
##### 3、进入采集界面
在确认上一步已经启动的软件模块状态`OK`后，点击`DreamView`界面左侧边栏`TASK`标签，在`Others`区域，打开`Fuel Client`开关启动云服务采集界面，然后在界面右上侧选择`Go Straight`标签，查看
如下图所示，为标定数据采集面板。
![vehicle_calibration_fuel_cleint](images/vehicle_calibration_fuel_cleint.png)
### 开始采集
准备所需channel：
**车辆标定数据采集开始前，一定要检查标定需要的channel数据是否正常，否则会造成采集的标定数据缺少信息而造成后续生成标定表失败**。需要采集包含车辆底盘、定位信息的数据作为输入，所需要的channel如下表所示：
在`DreamView`界面点击左侧边栏，选择`Module Controller`，这时点击`Recorder`开关，开始录制标定数据，这时Apollo系统就开始录制记录车辆标定数据了。
| 模块 | channel名称 | 检查项目 |
|---|---|---|
| Canbus | `/apollo/canbus/chassis` | 确保能正常输出数据 |
| GPS | `/apollo/sensor/gnss/best_pose` | 确保能正常输出数据,`sol_type:` 选项显示为`NARROW_INT` |
| Localization | `/apollo/localization/pose` | 确保能正常输出数据 |
（如果在打开Recorder开关之前，右侧的数据采集器的进度条已经有一些增加，没有关系，因为在打开`Recorder`开关后会清除进度条的采集量，重新开始记录）
为获取上述channel，在命令提示行内启动`canbus`模块、`GPS`模块、`localization`模块：
```
bash scripts/canbus.sh
bash scripts/gps.sh
bash scripts/localization.sh
```
**通过cyber_monitor检查上述channel数据是否反馈正常**。
<**记录数据时请注意**>：建议在第一次打开`Recorder`开关后，一次性把所有的标定case数据全部采集完之后再关闭`Recorder`开关，通常一次标定采集数据所用时间为20-40分钟，根据熟练程度、场地大小等决定。
在`DreamView`界面点击左侧边栏，选择`Module Controller`，可以看到`Canbus`开关已经打开，这时开始点击`Recorder`开关，**（请务必切记先打开<Recorder>开关，再进行标定数据采集操作，实际情况常常会因未打开<Recorder>开关造成数据未记录保存，影响效率）**，这时Apollo系统就开始录制记录车辆标定数据了。
**（请务必切记先打开`Recorder`开关，再进行标定数据采集操作，实际情况常常会因未打开`Recorder`开关造成数据未记录保存，影响效率）**
![vehicle_calibration_online_dreamview2](images/vehicle_calibration_online_dreamview2.jpg)
![vehicle_calibration_launch_recorder.png](images/vehicle_calibration_launch_recorder.png)
这时，我们使用遥控器遥控车辆，根据右侧数据采集监视器，采集相应标定条件的车辆数据，直到采集监视器内各标定条件进度条（**蓝色**）全部集满后，点击关闭`Recorder`开关，关闭数据记录，结束车辆标定数据采集。
这时，我们使用遥控器遥控车辆，根据`Dreamview`右侧数据采集监视器，采集相应标定条件的车辆数据，每符合标定条件一次，则进度条增加一点，直至进度条增加满为止。
![vehicle_calibration_online_mainboard2](images/vehicle_calibration_online_mainboard2.png)
![vehicle_calibration_collect_data](images/vehicle_calibration_collect_data.png)
所有采集的标定数据都保存在`apollo/data/bag/`目录下，找到以`年-月-日-时-分-秒`命名的文件夹，根据时间找到属于车辆标定采集的数据。我们可以分批采集数据，即每一次可以采集一部分数据，这样数据会记录在不同的`年-月-日-时-分-秒`文件夹，（**注意**：默认情况下，数据采集后会在`apollo/data/bag/`文件夹下生成2个`年月日时分秒相似`的文件夹，分别以`年-月-日-时-分-秒`和`年-月-日-时-分-秒_s`命名，开发者可以不用理会`_s`后缀的文件夹，只需要使用`年-月-日-时-分-秒`文件夹内录制的标定数据即可）也可以一次全部采集，这样所有的数据都记录在同一个文件夹内，通常完成上述标定条件的车辆标定数据采集需要20分钟左右。
待监视器内各标定条件进度条（**蓝色**）全部采集完成后，点击关闭`Recorder`开关，关闭数据记录，结束车辆标定数据采集。
## 标定任务提交
**这里需要注意，原则上进度条全部采集完对标定结果的生成是最佳的；但开发者也可以根据实际情况采集进度条，实际根据场地大小限制，速度限制等，比如有些case很容易采集满，有些很难，对于很不好采集到的数据可以采集到60-80%的状态也可以。**
![vehicle_calibration_collect_data_complete](images/vehicle_calibration_collect_data_complete.png)
### 文件夹结构要求
## 标定任务提交
#### 1. 上传预处理后的数据至BOS
在上传数据之前，请注意以下几点：
1）请将标定数据按照如下文件夹结构进行放置：
1）标定数据预处理：
![vehicle_calibration_online_structure](images/vehicle_calibration_online_structure_2.png)
采集完车辆的标定数据，关闭`Recorder`后,如图所示，点击右下角`「Preprocess」`按钮，进行标定数据预处理。
2）`Origin Folder`确保是**BOS的根目录**，确保`task001`目录是在BOS根目录下创建的（根目录：登录BOS存储服务器后首先看到的目录即为根目录，一般是`Bucket name`目录）；
![vehicle_calibration_preprocess_data.png](images/vehicle_calibration_preprocess_data.png)
3）`task001、task002...`代表一次车辆标定任务文件夹，即每次标定任务提交时，会训练一个`task文件夹`内的车辆数据；`task文件夹`上一层（`Origin Folder`）可以是BOS根目录或其他目录；
2）查看预处理结果
3） `Vehicle1、Vehicle2...`代表标定的车辆文件夹，可以根据实际情况，按照车辆名称+编号的形式命名，如`ch01`、`ch02`等。一个task文件夹下内可以包含多个Vehicle车辆文件夹，在一次任务提交中标定多个车辆；
点击`「Preprocess」`按钮后，首先对标定数据进行数据完整检查(sanity check)，如果数据完整检查不通过，在进度条下方会有不通过的错误提示（通常情况下，只要按照文档上述步骤一步步做，完整性检查就不会有错）。
4）`Records`文件内导入采集的车辆标定数据，车辆的录制数据在`apollo/data/bag/`目录下；
预处理按钮只需要点一次，不需要多次点击。
**需要注意：**`Records`文件夹下需要有2层子文件夹，第一层为大时间（年-月-日），如上图`2019-04-19`，第二层文件夹是具体的record文件夹（年-月-日-时-分等），如上图`2019-04-19-12-45-01`等，提醒大家一定要注意`Records`文件夹下的文件夹结构还要有2层，不然后续会影响标定找不到文件数据，文件夹结构如上图所示；
![vehicle_calibration_preprocess_data_complete](images/vehicle_calibration_preprocess_data_complete.png)
5） `Configuration File`即为`vehicle_param.pb.txt`（车辆配置文件），该文件在`apollo/modules/calition/data/dev_kit`文件夹内，将该文件夹下的`vehicle_param.pb.txt`拷贝至BOS对应的车辆标定文件夹下，如上图`Vehicle2`文件夹内；
6）总结上述文件夹结构：
3）生成结果如下目录
BOS根目录 -> Task Folder ->Vehicle Folder -> Records + vehicle_param.pb.txt
结束数据完整检查后，会提示将生成的预处理数据存入到`apollo/output/task-*******`，文件夹以当时处理的时间为命名，所以开发者在`apollo/output`目录下查找时间最近的task文件夹即可。
如下图所示，拷贝预处理完成后的文件夹`task-2021-01-04-18-12`，用于标定使用。
![vehicle_calibration_preprocess_data_folder](images/vehicle_calibration_preprocess_data_folder.png)
4）把生成的结果上传至BOS
在[BOS](../../Apollo_Fuel/apply_bos_account_cn.md)的初始目录，上传上一步选择的文件夹`task-2021-01-04-18-12`。
![vehicle_calibration_upload_bos](images/vehicle_calibration_upload_bos.png)
#### 2. 提交标定任务
......@@ -317,14 +339,14 @@
- 油门踏板标定结果
![vehicle_calibration_online_throttle](images/vehicle_calibration_online_throttle.png)
![vehicle_calibration_online_throttle_result](images/vehicle_calibration_online_throttle_result.png)
- 刹车踏板标定结果
![vehicle_calibration_online_brake](images/vehicle_calibration_online_brake.png)
![vehicle_calibration_online_brake_result](images/vehicle_calibration_online_brake_result.png)
## NEXT
车辆云标定能够提供精度较高的车辆踏板标定表，对于自动驾驶的控制精度有显著提升。当然，使用`D-KIT`文件夹内默认的标定表数据，也可以进行循迹等自动驾驶控制。
车辆云标定能够提供精度较高的车辆踏板标定表，对于自动驾驶的控制精度有显著提升。当然，目前车辆的出厂一致性较好，在对控制精度要求不高的前提下，`D-KIT`配置表内默认的标定数据，也可以进行正常循迹等闭环自动驾驶演示。
现在，您已经完成车辆动力学标定，接下来可以开始[车辆循迹演示](start_waypoint_following_cn.md)。
......@@ -334,13 +356,43 @@
![vehicle_calibration_online_error1](images/vehicle_calibration_online_error1.png)
排查方法：
1. 查看`文件夹结构`是否正确；
2. 查看是否在车辆文件夹内添加车辆配置文件（`vehicle_param.pb.txt`）
3. 查看录制数据包内是否存在`gps/localization`数据：
1.查看`文件夹结构`是否正确，一般数据预处理时，会自动生成文件夹目录，如果文件夹目录存在错误，可以手动参考如下图目录自行修改:
所有采集的标定数据都保存在`apollo/data/bag/`目录下，找到以`年-月-日-时-分-秒`命名的文件夹，根据时间找到属于车辆标定采集的数据。我们可以分批采集数据，即每一次可以采集一部分数据，这样数据会记录在不同的`年-月-日-时-分-秒`文件夹，（**注意**：默认情况下，数据采集后会在`apollo/data/bag/`文件夹下生成2个`年月日时分秒相似`的文件夹，分别以`年-月-日-时-分-秒`和`年-月-日-时-分-秒_s`命名，开发者可以不用理会`_s`后缀的文件夹，只需要使用`年-月-日-时-分-秒`文件夹内录制的标定数据即可）也可以一次全部采集，这样所有的数据都记录在同一个文件夹内，通常完成上述标定条件的车辆标定数据采集需要20分钟左右。
1）正确的文件夹结构如下图所示：
![vehicle_calibration_online_structure](images/vehicle_calibration_online_structure.png)
2）`Origin Folder`确保是**BOS的根目录**，确保`task001`目录是在BOS根目录下创建的（根目录：登录BOS存储服务器后首先看到的目录即为根目录，一般是`Bucket name`目录）；
3）`task001、task002...`代表一次车辆标定任务文件夹，即每次标定任务提交时，会训练一个`task文件夹`内的车辆数据；`task文件夹`上一层（`Origin Folder`）可以是BOS根目录或其他目录；
3） `Vehicle1、Vehicle2...`代表标定的车辆文件夹，可以根据实际情况，按照车辆名称+编号的形式命名，如`ch01`、`ch02`等。一个task文件夹下内可以包含多个Vehicle车辆文件夹，在一次任务提交中标定多个车辆；
4）`Records`文件内导入采集的车辆标定数据，车辆的录制数据在`apollo/data/bag/`目录下；
**需要注意：**`Records`文件夹下需要有2层子文件夹，第一层为大时间（年-月-日），如上图`2019-04-19`，第二层文件夹是具体的record文件夹（年-月-日-时-分等），如上图`2019-04-19-12-45-01`等，提醒大家一定要注意`Records`文件夹下的文件夹结构还要有2层，不然后续会影响标定找不到文件数据，文件夹结构如上图所示；
5） `Configuration File`即为`vehicle_param.pb.txt`（车辆配置文件），该文件在`apollo/modules/calition/data/dev_kit`文件夹内，将该文件夹下的`vehicle_param.pb.txt`拷贝至BOS对应的车辆标定文件夹下，如上图`Vehicle2`文件夹内；
6）总结上述文件夹结构：
BOS根目录 -> Task Folder ->Vehicle Folder -> Records + vehicle_param.pb.txt
2.查看是否在车辆文件夹内添加车辆配置文件（`vehicle_param.pb.txt`）
3.查看录制数据包内是否存在标定需要的channel数据：
- 通过`cyber_recorder info xxxxxx.record.xxxxx`
检查采集数据内是否存在下面3个`channel`的数据：
- `/apollo/canbus/chassis`
- `/apollo/sensor/gnss/best_pose`
- `/apollo/localization/pose`
- 下图为正确的数据包示意
![vehicle_calibration_online_record_check](images/vehicle_calibration_online_record_check.png)
如果发现缺少了上述channel的某一项，请排查相关模块。
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