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这里主要介绍下Lgsvl这款仿真器，它是由LG电子美国研发中心基于Unity开发的适用于自动驾驶开发者的多机器人模拟器。可以直接和Autoware和Apollo进行对接，同时还提供生成高精度地图。只需要做很小的集成就可以用来测试和验证整个自动驾驶系统。
下面是Lgsvl中正在测试的自动驾驶车辆。

系统配置

仿真器需要渲染整个自动驾驶所需要的环境，为了保证足够的帧率，对系统的配置要求如下。

4GHz四核CPU
Nvidia GTX 1080 (8GB memory)
Windows 10 64 bit
对于操作系统采用windows更好，如果是linux也可以运行，效率可能会低一点。

有2种方式来运行仿真器，一种是直接下来编译好的二进制文件，另外也可以自己下载源码后进行编译。后一种方式在你需要做一定的定制开发的时候，比较有用，如果你只是想尝试下这款仿真器，可以直接下载最新的发布版本

如果Apollo或者Autoware和仿真器在一台主机上运行，那么至少要求10G以上的GPU内存。

如果Apollo或者Autoware在不同的系统上运行，那么需要系统直接是前兆的网络进行连接，最好通过前兆的交换机进行连接。

下载并且运行

下载最新发布的仿真器文件，你可以选择Windows版本或者Linux版本，通过链接
确认最新的NVIDIA驱动已经安装。

Windows
- - 打开"NVIDIA GeForce Experience"
- - 找到"驱动"选项
- - 查找更新
- - 下载并且更新驱动
- - 或者手动从英伟达官网下载驱动
linux
- - 添加图形驱动PPA
- - 打开"Software & Updates"
- - 找到"Additional Drivers"选项
- - 选择最新的NVIDIA驱动
- - 安装"libvulkan"，通过命令"sudo apt install libvulkan1"

解压下载好的仿真器可执行文件，并且运行。

从源码编译运行

如果你需要从源码编译运行仿真器，你可以参考这个链接

仿真器介绍

启动仿真器之后，你会看见“打开浏览器”的按钮，点击按钮之后会出现web界面。
在侧边栏选择仿真器，并且选择需要运行的地图和车辆。一个推荐的配置是地图选择"BorregasAve"，车辆选择"Jaguar2015XE (Apollo 5.0)"，然后点击运行。
车辆将出现在选择好的仿真地图中，你可以通过快捷键(← ↑ ↓ → )来控制车辆，并且切换视角，完整的快捷键在这里
如果需要和autoware、Apollo系统一起仿真，可以分别参考autoware和apollo5.0

Web仿真器配置界面

在上述仿真器启动流程中，点击打开浏览器，会出现Web配置管理界面，在这里我们详细介绍下如何配置仿真器。Web界面见下图所示，一共有4个配置选项"地图、车辆、集群、仿真器"。

下面我们依次看下如何配置这4个选项，首先我们查看地图。

地图

比较简单的方法是直接下载编译好的地图，目前编译好的地图发布在content website, 提供的地图分为2部分，一部分是仿真器中负责渲染的地图，这个地图在Web界面种设置，还有一个部分是高精度地图，这是自动驾驶系统所需要的，放在对应的自动驾驶系统地图目录中。

增加新地图，点击"Add new"按钮添加新地图，输入地图名称，以及地图所在的位置，这里有2种方式，一种是直接添加对应的url并且下载，另一种是手动下载地图到本地，然后选择对应的本地文件。

车辆

添加车辆和添加地图类似，和地图不同的是，车辆新增加了配置信息，这些配置信息主要是车辆自带的传感器配置和对应的频率、位置、topic信息等。

下面是雷达传感器的配置示例。

  {
    "type": "Lidar",
    "name": "Lidar",
    "params": {
      "LaserCount": 32,
      "MinDistance": 0.5,
      "MaxDistance": 100,
      "RotationFrequency": 10,
      "MeasurementsPerRotation": 360,
      "FieldOfView": 41.33,
      "CenterAngle": 10,
      "Compensated": true,
      "PointColor": "#ff000000",
      "Topic": "/points_raw",
      "Frame": "velodyne"
    },
    "transform": {
      "x": 0,
      "y": 2.312,
      "z": -0.3679201,
      "pitch": 0,
      "yaw": 0,
      "roll": 0
    }
  },

全部车辆传感器的配置参数示例可以参考

集群

集群的配置非常简单，默认集群在本地，也就是"localhost"，也可以修改IP为远端，即通过web修改远端的仿真器配置。

仿真器

配置好上述配置之后，就可以配置仿真器了，点击"Add new"添加新的仿真器。一共有"General"、"Map & Vehicles"、"Traffic"、"Weather"4个选项。下面我们来逐步介绍这4个选项。

General

Simulation Name - 仿真器名称，用户自定义
Select Cluster - 选择仿真器集群，默认集群即可
API Only - 当选择为API Only时，只能python API来控制仿真器，python API的介绍可以参考
Headless Mode - 是否渲染画面，可以选择不渲染现实仿真器画面，占用的系统资源会变少。

Map & Vehicles

Interactive Mode - 手动控制汽车模式
Select Map - 选择地图，即地图选项中已经添加好的地图
Select Vehicle - 选择车辆，如果需要和apollo系统做对接，还需要添加apollo进行桥接的IP和端口到"Bridge Connection String"中，默认为"localhost:9090"。
- - 可以选择添加多辆自动驾驶仿真汽车在地图中。

Traffic

Use Predefined Seed - 生产随机数种子
Enable NPC - 仿真器种是否包含NPC
Enable Pedestrians - 仿真器中是否有行人

Weather

Time of Day - 当前的时间
Rain - 是否下雨，雨的大小在0-1之间，0是没有，1是最大
Wetness - 是否起风，风的大小在0-1之间，0是没有，1是最大
Fog - 是否起雾，雾的大小在0-1之间，0是没有，1是最大
Cloudiness - 是否有云，云的多少在0-1之间，0是没有，1是最大

至此，仿真器端的配置就完成了，下面在看下Apollo侧如何进行方针。

Apollo侧

Apollo侧的编译和安装这里就不介绍了，下面主要介绍如何和仿真器进行对接。

下载对应的高精度地图到"apollo/modules/map/data"目录中
添加桥接部分的代码(bridge.sh)

和仿真器对接过程

执行完成上述部署之后，apollo侧的准备工作就已经完成了，下面我们主要看下如何利用仿真器和Apollo进行对接。

启动仿真器

启动仿真器，点击打开web界面
在web界面中选择添加好的仿真器（已经选择好对应的地图和车，以及和apollo进行桥接的端口"localhost:9090"）
(可选)选择是否添加NPC车辆和行人
(可选)选择天气情况
启动仿真器

启动apollo

运行"bootstrap.sh"启动dreamview
运行"bridge.sh"启动桥接器
在dreamview中选择地图和车，这里选择的地图要和仿真器中的地图一致。打开Localization, Transform, Perception, Traffic Light, Planning, Prediction, Routing和Control模块。
在Route Editing选择routing路径，并且提交。
查看仿真器中的汽车运行状态。

下图是最终运行的效果。

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