基于ROS的自动驾驶--激光雷达点云物体检测项目实战

主要观点总结

文章介绍了基于Apollo的preception和Autoware的lidar_apollo_cnn_seg_detect模块在ROS系统上进行实时检测的全部流程，包括环境配置、caffe安装、项目源码编译、rosbag制作及播放，以及雷达点云三维目标检测的实现。

关键观点总结

关键观点1: 文章介绍的环境配置和工具安装

包括ubuntu 18.04、ROS melodic、CUDA 10.0、cudnn 7.6.5、caffe等环境的安装及配置。

关键观点2: caffe安装流程

包括下载开源软件项目、进入指定目录、下载依赖软件、更改Makefile.config内容等步骤。

关键观点3: 项目源码编译

涉及对源码做部分修改以匹配数据topic，然后使用catkin_make进行编译。

关键观点4: rosbag制作及播放

包括使用kitti2bag项目将kitti的raw data转化为rosbag，以及播放rosbag数据的方法。

关键观点5: 雷达点云三维目标检测的实现

涉及启动ROS、播放rosbag数据、运行检测算法，并在rviz中查看检测结果。