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how_to_run_offline_perception_visualizer_cn.md

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如何运行脱机感知可视化

DreamView工具可以模拟感知模块并展现模拟效果，但它缺乏可视化点云和ROI区域的能力，这有助于调试和测试感知算法。为此，我们提供了一个基于OpenGL和PCL库的离线可视化工具，以显示点云的障碍感知结果。详细信息请参考 官网 关于离线可视化工具的介绍。

我们将介绍在docker中构建和运行离线可视化工具的详细步骤，如下所示:

1. 准备PCD和Pose数据

在运行可视化工具之前，我们需要准备必要的PCD和Pose数据，这些数据可以从带有记录点云数据的ROS包中提取。为了便于数据提取，我们提供了一个ROS启动文件来转储PCD帧文件和一个python脚本来为每个帧生成Pose文件。

1.1 启动PCD导出器

更多详细信息请参考 Velodyne驱动文档

roslaunch velodyne export_pcd_offline.launch

1.2 播放 ROS bag

默认的ROS bag目录在/apollo/data/bag。假设ROS bag的文件名是example.bag.

cd /apollo/data/bag
rosbag play --clock example.bag

播放包时，PCD文件将被转储到导出目录（defalut：/ apollo / data / pcd）。提取的PCD文件根据它们的帧号命名，帧号对应于从点云ROS主题播放记录时消息的顺序（例如，/ apollo / sensor / velodyne64 / compensator / PointCloud2）。此外，在导出目录中还有另外两个文件（stamp.txt和pose.txt）。它们将用于为每个帧生成Pose文件。

1.3 生成Pose文件

Python脚本 gen_pose_file.py 用来根据文件pose.txt生成Pose文件。

cd /apollo/modules/perception/tool
python gen_pose_file.py /apollo/data/pcd

与生成Pose文件名称对应的帧编号作为PCD文件名。也就是帧的PCD和Pose文件的名称相同但具有不同的扩展名（即分别为.pcd和.pose）。

2. 构建离线感知可视化工具

使用Bazel构建离线可视化工具

cd /apollo
bazel build -c opt //modules/perception/tool/offline_visualizer_tool:offline_lidar_visualizer_tool

选项-c opt用于构建具有优化性能的程序，这对于实时感知模块的离线模拟和可视化非常重要。 如果您想使用GPU运行感知模块，请使用以下命令：

bazel build -c opt --cxxopt=-DUSE_GPU //modules/perception/tool/offline_visualizer_tool:offline_lidar_visualizer_tool

3. 使用离线感知模拟运行可视化工具

在运行可视化工具之前，您可以在配置文件/apollo/modules/perception/tool/offline_visualizer_tool/conf/offline_lidar_perception_test.flag中设置数据目录和算法模块设置。每个算法模块的详细参数设置可以根据相应的配置文件/apollo/modules/perception/tool/offline_visualizer_tool/conf/config_manager.config进行设置。然后，您可以通过以下命令运行具有离线感知模拟的可视化工具：

/apollo/bazel-bin/modules/perception/tool/offline_visualizer_tool/offline_lidar_visualizer_tool

现在，可以看到一个弹出窗口，逐帧显示点云的感知结果。障碍物用紫色矩形边界框显示。ROI区域的点云可视化有三种模式：

  • 显示灰色的所有点云；
  • 仅用绿色显示ROI区域的点云；
  • 显示绿色ROI区域的点云和灰色的其他区域的点云。 您可以按键盘上的S键依次切换模式。