准备工作
Apollo Fuel服务的申请
打开https://login.bce.baidu.com/?redirect=https%3A%2F%2Fconsole.bce.baidu.com%2F登录BOS，进入控制台后点击
对象存储BOS，在页面中开通对象存储服务，并创建一个Bucket，选择私有、按使用流量计费。创建完成之后，记录下Bucket名称、地域，而后，点击右上角Access Key按钮，在弹出的页面中记录下Ak和SK。打开http://bce.apollo.auto，在左侧选择“帐号状态”，点击“Apollo Fuel”下方的蓝色超链接“这里”，在弹出的模态框中输入对应的信息，包括车辆自身的信息和上述BOS服务的信息，提交确认，等待商务人员审核。
可能用到的软件
循迹实验中，Apollo D-Kit的行驶数据会被保存在本地的一个CSV文件中，为了方便对其中的数据进行可视化分析，可能会使用到Matlab和QGIS，Matlab可以用来可视化速度、油门大小等信息，QGIS可以将GPS信息进行可视化。QGIS是一个开源软件的，其下载地址如下：
QGIS Project：https://www.qgis.org/zh-Hans/site/
QGIS 下载页：https://www.qgis.org/zh-Hans/site/forusers/download.html
动力学标定
动力学标定概述
动力学标定是通过采集车辆底盘在运行时油门幅度、刹车幅度、车辆速度、车辆加速度等数据，建立车辆动力学模型的过程。动力学标定的结果是一张车辆踏板标定表，反映了油门和刹车作用在车辆上的效果。Apollo D-Kit的动力学标定过程可以在Dreamview中可视化完成。
Apollo D-Kit的动力学标定需要采集低速小油门、低速大油门、低速急刹车、低速缓刹车、高速大油门、高速小油门、高速急刹车、高速缓刹车这8种场景条件下的运行数据，其中速度条件、油门条件和刹车条件的定义如下：
速度条件：低速——；高速——。
油门条件：小油门——；大油门——。
刹车条件：缓刹车——；急刹车——。
上述标定配置位于
apollo/modules/calibration/data/dev_kit/dreamview_conf/data_collection_table.pb.txt中。
动力学标定流程
数据采集
将Apollo D-Kit移动至足够长的直线路段后，启动Apollo D-Kit，进入Docker容器内，并通过
bootstrap.sh脚本启动Dreamview。在--setup mode--中选择vehicle calibration并将--vehicle--置为Dev_Kit。在下方
Others区域中勾选Data Collection Moniter，在右侧弹出的面板中点击Go Straight按钮，下方出现8个进度条，分别对应上述8种场景条件。在后续的驾驶过程中，当满足其中的一种场景条件时，相应的进度条就会增加，当所有进度条都满了之后，即可完成数据采集。在Docker内终端运行命令
cyber_monitor，检查/apollo/canbus/chassis是否有数据，检查/apollo/sensor/gnss/best_pose是否有数据且sol_type字段是否为NARROW_INT，检查/apollo/localization/pose是否有数据。若均无误，在Dreamview中点击左侧Module Controller，打开三个开关，开始操作车辆采集数据。当采集完成后，在
Module Controller中关闭Recoder开关。在apollo/data/bag下可以找到一个形如yyyy-MM-dd-HH-mm-ss和一个形如yyyy-MM-dd-HH-mm-ss_s的两个文件夹，复制出其中不带_s后缀的文件夹备用。（Optional）如果采集过程中出现失败，重新进入Dreamview无法打开
Go Straight页面，需要运行rm -rf ~/apollo/data/bag/*删除残缺的数据文件，在Docker内执行bash apollo.sh build_opt重新编译工程。
标定任务提交
登录百度智能云，打开BOS服务，在Bucket根目录下新建一个任务文件夹，例如
Task001，在其中建立一个代表车辆的文件夹，例如Dev_Kit，在其中建立一个名为Records的文件夹，在、再上传一个该车辆的配置文件（位于/apollo/modules/calibration/data/dev_kit/vehicle_param.pb.txt），再Records文件夹下建立一个形如yyyy-MM-dd-HH-mm-ss的文件夹，将Apollo采集的数据传到该文件夹下。需要注意的是，BOS服务按量计费，再进行后续操作之前需要在百度智能云中预存足够的费用。打开http://bce.apollo.auto，在左侧选择
Apollo Fuel并在二级菜单中选择任务，点击“新建任务”，在下拉菜单中选择“控制评测”，在“输入数据路径”中填写上一个步骤中建立的任务文件夹名，即Task001，点击“提交任务”。
更新配置文件
- 云标定完成后，会将标定结果发送至预留的邮箱中，压缩包是
.tar.gz格式，解压后将标定结果用于替换apollo/modules/calibration/data/dev_kit/control_conf.pb.txt中的lon_controller_conf字段下的calibration_table字段。
循迹实验
录制阶段
在完成车辆的动力学标定之后，可以进行车辆的循迹实验。启动工控机，在命令行下打开CAN卡，启动Docker容器，进入Docker内环境，使用
bash apollo.sh build_opt_gpu命令重新编译工程，并通过bash scripts/bootstrap.sh命令启动Dreamview。在
--setup mode--中选择模式Rtk，并在--vehicle--中选择Dev Kit车型，在侧边栏中进入Module Controller页面，打开Canbus、GPS和Localization三个模块，在cyber_monitor中监听/apollo/canbus/chassis、/apollo/canbus/chassis_detail、/apollo/sensor/gnss/best_pose、/apollo/localization/pose四个Channel的数据是否正常。如各个Channel的数据均符合要求，可以将车辆开至合适的场地，记录下车辆的车头方向和起点位置，点击
RTK Recorder启动循迹数据的记录模块录制数据，此时使用遥控器手动控制车辆前进一段轨迹，在达到终点后，再次点击RTK Recorder，关闭录制。需要注意的是，车辆停止和关闭数据录制之间的间隔需要尽可能的短，以免录制过多冗余数据。
回放阶段
驾驶车辆返回录制过程的起始点后，将遥控器放权，在
Module Controller页面中打开Control模块，再启动RTK Player模块，此时在界面中应规划出一条光滑无毛刺的蓝色轨迹线，该轨迹即是录制阶段车辆行驶的轨迹，请确认轨迹是否符合预期。在侧边栏点击
Task，在下方的控制区域点击Start Auto，此时车辆将按照规划的轨迹执行自动驾驶，此时可以观察界面中不断replan的轨迹和车辆的实时驾驶状态是否科学安全，如有异常，随时使用遥控器接管车辆。到达终点后，车辆会自动停止，此时先使用遥控器接管车辆，再在
Module Controller页面中关闭RTK Player和Control模块，完成循迹实验。
循迹实验的调试
CAN总线的调试
Dreamview中高层下达的指令通过CAN总线控制地盘的运动，如果车辆的循迹运动有问题，可以检查CAN总线的控制是否正常。在Apollo的工程代码中，官方提供的
canbus_teleop脚本能实现这一功能，在Docker的内环境中执行下列命令可以进入一个这个脚本的CLI页面。1
2cd /apollo/scripts
bash canbus_teleop.sh在CLI中会显示该工具的使用方法，一般说来，需要先同时按下
m键和0键重置系统，在同时按下m键和1键开始对底盘进行控制，连续按下a键和d键观察车前轮是否有左右运动，同时按下g键和1键为汽车挂前进挡，连续按下w键观察汽车是否前进，连续按下s键观察汽车是否能停下来。如果上述操作均无异常，说明CAN总线通信没有问题。
录制数据的可视化
在录制阶段，RTK Recorder采集到的数据会被保存在
apollo/data/log/garage.csv这一文件中，其中包括车辆在每一时刻下的位置信息、速度、加速度、油门档位等各种驾驶信息，记录的频率是100Hz。对于其常规数据的可视化，通过Excel中的图表工具就可以完成，对于GPS信息，文件中记录的是WGS84坐标系下UTM投影后的值，这个信息可以通过QGIS软件进行可视化，具体的操作步骤可以参考下方其官方文档中的说明，更多的关于GIS的内容可以在下方的网站中获得：
Importing a delimited text file：https://docs.qgis.org/3.10/en/docs/user_manual/managing_data_source/opening_data.html?highlight=csv#importing-a-delimited-text-file
麻辣GIS：https://malagis.com/