hitachi_ipc

動作環境

• Ubuntu 16.04
• CUDA 8.0
• Intel Core i7-8700
• GeForce GTX 1080
• RAM 32GB

手順

ビルド

$ cd hitachi_ipc/ros
$ rosdep update
$ rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO
$ catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

実行

Voxel Grid Filterのみ動かす場合

1. ターミナルを３つ起動する
2. 全ての端末でhitachi_ipc/ros/devel/setup.bashをsourceで読み込む

$ source /path/to/hitachi_ipc/ros/devel/setup.bash

3. １つ目の端末(端末１)でgpu_managerを起動する。生点群をGPUに転送し、生点群を必要とするノードと共有する

$ rosrun ipc gpu_manager

4. ２つ目の端末(端末２)でvoxelgridfilterを起動する。GPU上の生点群をダウンサンプルし、ダウンサンプルされた点群を必要とするノードと共有する

$ rosrun ipc voxelgridfilter

5. この段階でgpu_managerとvoxelgridfilterが通信を行いGPUメモリを共有する。端末１ではRecieved ready、端末２ではPublished readyと表示されていれば成功
6. ３つ目の端末(端末３)でndt_nodeを起動する。GPU上のダウンサンプルされた点群をCPUに転送しsensor_msgs::PointCloud2型のトピック/filtered_pointsとしてPublishする
7. 端末２ではRecieved ready、端末３ではPublished readyと出力されていれば成功

Autowareと連携させ自己位置推定を行う場合

手順5までは同様 6. distributed-autowareのfeature/cuda_ipcブランチをビルドする

$ git clone https://github.com/pflab-ut/distributed-autoware
$ cd distributed-autoware
$ git checkout feature/cuda_ipc
$ cd ros
$ rosdep install -y --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO
$ ./catkin_make_release

7. distributed-autowareを起動する

$ ./run

8. voxelgridfilterを除いて通常のndt_matchingを行う際と同様にノードを起動する。ndt_matchingのappでpcl_anh_gpuを選択する。
9. ndt_matchingを起動した段階で端末２にRecieved ready、runtime_managerの出力端末にPublished readyと出力されていれば成功
10. 以降は通常のndt_matchingを実行する際と同様