1.如何快速入门开源自动驾驶模拟器lgsvl?源研
2.Navigation2源码剖析:（二）启动
3.Lgsvl自动驾驶仿真器介绍（一）

如何快速入门开源自动驾驶模拟器lgsvl?

       LGSVL是由LG电子美国研发实验室构建的自动驾驶模拟器，基于Unity引擎开发，码调支持与百度Apollo、源研Autoware.AI等联合仿真。码调SVL日落计划已于年1月1日启动，源研开发者团队将不再更新版本，码调求购平台源码但文档和源代码会维护至6月日。源研SVL适用于L4/L5自动驾驶车辆、码调L2/L3 ADAS/AD系统、源研仓库机器人、码调户外移动机器人、源研未来移动服务、码调自动赛车、源研aft源码传感器系统开发、码调汽车安全、源研合成数据生成及实时嵌入式系统开发。

       SVL提供了两种安装方式：一是下载编译好的安装包直接安装；二是下载源代码编译生成可执行文件。本篇指南仅介绍第一种方法。SVL支持Windows和Linux系统。

       在Windows系统中，建议使用svlsimulator-windows-.3版本。确保为Win 位系统，无需安装NVIDIA显卡和驱动（如需感知功能则需安装）。安装Docker，从docker.com/get-started/下载并启动。exit源码在SVL官网注册账号，接收并点击确认邮件。下载并解压Windows安装包，双击运行simulator.exe。首次运行时，需点击“LINK TO CLOUD”。新建集群，搜索并添加本地集群，选择本地建好的集群，设置控制模式，最后运行模拟。

       为深入学习和使用SVL，datetimebox 源码访问其官网和官方文档：svlsimulator.com/和svlsimulator.com/docs/。查阅SVL的开源代码：github.com/lgsvl/simulat...。关注后续文章，了解如何搭建SVL开发环境。

Navigation2源码剖析:（二）启动

       Navigation2源码剖析:（二）启动

       Nv2源码中的bringup包和svl-robot-bringup负责LgSvl仿真和Nv2项目的启动，它们是整个工程的入口。

       主车设计采用两轮差分驱动，如Turtlebot3，由两个动力轮控制轮速，实现前进和转向，万向轮作为支撑。其控制模型基于开环系统，.netframework源码可通过添加负反馈形成闭环，以提高控制精度。

       Nv2的传感器配置包括2D激光雷达（Lidar）、深度相机和imu模块。Lidar用于建图、定位和代价地图生成，depth-camera提供障碍物信息，imu则用于里程计数据的计算和漂移校正。在Gazebo仿真中，IMU直接作为输入。

       在LGCloi中，已预置6种传感器，选择Nav2-PointCloud或Navigation2配置，主要区别在于Lidar数据类型。为适配Nv2需求，需使用pointcloud_to_laserscan包将PointCloud2转换为LaserScan类型，这一过程涉及数据压缩和转换，如图[5]所示。

       svl-robot-bringup和nav2_bringup模块在项目启动过程中起关键作用，详细内容可参考相关附录[4]。

Lgsvl自动驾驶仿真器介绍（一）

       介绍LG电子美国研发中心开发的多机器人模拟器Lgsvl，适用于自动驾驶开发，能够直接对接Autoware和Apollo，并生成高精度地图。测试自动驾驶车辆时，Lgsvl提供直观的界面和功能。

       系统配置要求包括：操作系统优选Windows，Linux亦可运行但效率较低；两种运行方式，直接使用编译好的二进制文件或下载源码自行编译；若Apollo或Autoware在不同系统运行，需通过网络连接，建议使用交换机。

       下载运行：选择Windows或Linux版本，确保最新NVIDIA驱动已安装，解压并运行可执行文件。

       从源码编译运行：参考建制指令。

       Web仿真器配置界面包含四个选项："地图"、"车辆"、"集群"、"仿真器"，具体配置步骤如下：

       地图：下载或添加新地图，支持直接下载或手动上传。

       车辆：新增车辆配置，包括传感器参数、频率、位置、topic等信息。

       集群：默认本地配置，可修改为远端IP。

       仿真器：配置"General"、"Map & Vehicles"、"Traffic"、"Weather"四个选项。

       完成配置后，Apollo侧进行对接，具体步骤包括启动仿真器和Apollo，最终效果通过运行展示。

       回顾内容：介绍Cyber框架、高精度地图等关键点。如对文章内容有帮助，欢迎点赞、分享、关注。