承接上文
单从学术来讲，仿真在自动驾驶的规控方向还是有着举足轻重的地位。因为路测环境复杂，而且条件不太容易重复，一般都是通过CARLA这类模拟器和ROS、Matlab，python等环境联合仿真作为论文验证。
Apollo 9.0通过一些桥接器也能够与CARLA联合仿真，而且由于Apollo内置的大量算法和基础软件工具，通过Apollo进行规控方面的算法研究和验证感觉还是具有优势的。
不过，千里之行，始于足下，还是要打好基础才行。
言归正传，在上一个定速巡航的实验中采用Sim_Control进行仿真，只能选择固定的高精地图，无法根据我们自己的要求来设置障碍物，那么如何为仿真场景添加障碍物呢？在这一章中，将进一步介绍场景编辑与同步方法，以及PnC的Scenario_Sim仿真模式。
三、编辑并同步仿真场景
实验内容
使用Apollo Studio编辑借道绕行仿真场景，创建仿真场景集，并同步到DreamView+中
实验目的
掌握Apollo Studio场景编辑器的使用
掌握场景集创建和同步方法
实验配置
Apollo Studio工作台->仿真评测
有两种方法创建并同步仿真场景。第一种是使用系统场景进行调试；第二种是使用编辑器编辑个人场景进行调试。下面分别介绍。
1. 查找需要的系统场景
打开Apollo社区，点击工作台，选择仿真。如果是初次使用，需要在仿真概览页面，完成新用户认证，才可以解锁更多功能。Apollo Studio仿真平台
点击场景管理，可以看到Apollo系统场景。在Apollo Studio仿真工具中，开放了200余典型系统场景，每个系统场景提供了查看、编辑以及添加至场景集的功能。开发者可根据自己的需求，选择合适的场景进行调试。例如，当需要选择直行道的场景时，可以在道路类型中选择直行道选项进行筛选。
此外，系统也提供了批量查看的功能，每个场景都可以独立预览，至此，我们就可以确定当前的场景是否是真实需要的。
2. 编辑个人场景
当系统场景不能满足个人调试需求时，开发者可以通过Apollo提供的场景编辑器自定义场景。接下来，我们以静态障碍物绕行为例，来介绍场景编辑器的使用。
首先打开仿真平台场景编辑器，选择地图San Mateo，填写基本信息。
然后选择主车，在地图合适的位置放置主车，使用滚轮可以缩放，按住ctrl键可以拖动地图平移。再利用鼠标调整主车的位置和方向。这一步务必注意，使用新增轨迹点来设置车辆运行的终点。
最后选择参与者，参与者选择未知静态障碍物，其他参数选择默认即可，点击保存。
可以看到，在个人场景列表已经出现该场景了
3. 创建场景集
确定需要的场景后，就可以创建场景集了。我们新建一个名为Apollo 9.0的场景集，选择线下仿真，然后勾选刚才确认的场景，点击创建。
4. 使用Profile插件同步到DreamView
场景集创建完成后，就可以通过插件Profile将该场景集同步到本地DreamView中，安装插件是场景集同步的必要条件。Apollo Studio云实验系统中，已经内置了插件，因此可以直接使用。但是如果在本地计算机安装了Apollo系统，则需要再个人中心的仿真服务中，生成对应版本的插件安装指令，然后再docker环境中运行该条指令。运行完成后，就可以正常使用插件同步功能了。
接下来演示如何将场景集进行同步。首先启动DreamView，打开Source Manager资源中心，找到场景列表，我们将刚才创建的Apollo9.0下载到本地，返回主页。
在资源环境中选择刚才下载的场景，打开Planning，Prediction，点击底部栏运行，就可以开始有障碍物的仿真了。
四、障碍物借道绕行仿真实验
在上一节中，我们学习了交通流仿真场景的编辑，也制作了静态障碍物绕行的场景。本实验将以该场景为例，讲解有障碍物场景下的仿真调试。
实验内容
车辆在行驶过程中，前方监测到静态障碍物后触发借道绕行，距离目标障碍物横向距离至少保持1m。
实验目的
掌握Scenario_Sim仿真组件使用方法
了解planning模块参数配置及调试方法
实验配置
《Apollo规划之障碍物借道绕行仿真调试》实验项目
1. 准备工作
实验的第一步是启动DreamView+；第二步将Mode调整为PnC，Operation切换为Scenario_Sim场景仿真操作；Modules模块中打开Planning，Prediction。
Scenario_Sim是PnC模块中最后一种仿真组件，可以支持在云端编辑同步的场景中仿真。
2. 下载静态障碍物场景
打开资源中心，找到刚才创建的场景集，点击下载，可以看到场景集已经被下载到本地了。如果下载失败，或下载后右侧区域不显示场景集，那很有可能是场景存在问题，大家需要检查自己的场景，是否按照上个实验的标准来制作。
下载完成后，可以通过场景列表进行场景的切换。可以选择上节课创建的个人场景，也可以选择Apollo Scenario场景集中的默认的场景Obstacle_bypass，该场景为系统预设的静态障碍物绕行场景。
https://player.bilibili.com/player.html?isOutside=true&aid=113264931378391&bvid=BV1Cs11YpEU5&cid=26182092655&p=1
然后开启算法调试模块，点击底部运行，可以看到主车已经正常避让障碍物了。
3. 修改代码程序
实验第三步，是按照任务要求修改程序代码，本实验任务要求是主车行驶过程中，前方监测到障碍物后借道绕行，距离目标障碍物横向距离至少保持1.2m。
planning.conf模块中存储了车辆对障碍物绕行距离相关的参数，其中调整参数obstacle_lat_buffer即可实现对障碍物绕行横向距离的调整。
打开终端，输入配置参数同步指令，系统将自动将planning模块的配置参数幅值到profile的default目录中。
buildtool profile config init --package planning --profile=default
之后再输入生效指令，使default目录为参数生效目录
aem profile use default
我们打开云实验平台的在线编辑器，点击File->Open Folder，选择/Apollo_Workspace目录，打开profiles目录下的planning.conf文件，输入横向距离等于1.0。
--obstacle_lat_buffer=1.0
4. 重新运行仿真
修改完后点击保存。关闭在重新打开Planning模块，再次点击运行，仔细与上一张仿真图进行对比就可以看到，车辆静态障碍物的绕行横向间距发生了变化。
https://player.bilibili.com/player.html?isOutside=true&aid=113264931377379&bvid=BV1ys11YpETz&cid=26182092660&p=1
结语
目前为止，我们在云实验室中学习了自动驾驶仿真和代码调试的基本方法，掌握了诸如DreamView、PnC monitor、Cyber Monitor等调试工具的使用方法，还学习了如何在云端制作场景集并同步到dreamview中。这些都是Apollo仿真中至关重要的技巧。
在这部分中主要以PnC模块为例进行演示，这是因为PnC模块无需显卡就能仿真。除此之外，default和perception也都有各自的适用场景和使用方法。另外，云实验室是对本地环境的一种模拟，接下来我们将在本地Ubuntu系统中安装并配置Apollo环境，真正开始上机仿真的学习。
🏎️自动驾驶小白说官网：https://www.helloxiaobai.cn
