Apollo问答丨Apollo文件夹完整拷贝到另一台电脑，还需要拉镜像编译吗？
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Apollo 信道里prorobuf的消息使用c++进行序列化的，可以用Python去反序列化吗？比如c++使用的Serialize To Array函数，Python只有SerializeaToString函数。
可以。Cyber RT 好像是有Python教程的。用protoc 把proto 文件compile 成 py 文件，就能引用，然后解析序列化的二进制 protobuf信息。
cyber_visualizer出现这种错误怎么解决？
参考：
https://github.com/ApolloAuto/apollo/issues/9582，可能是显卡驱动问题，重新装下Nvidia驱动，然后重新编译cyber_visualizer。
把安装好的Apollo的文件夹整个拷贝到另一台电脑，还需要拉镜像编译吗？
docker镜像需要重新pull， 或者可以把之前的docker save 出来，拷到其他机器再docker load ，但是镜像有好几个，每个都要这样操作一遍。clone的代码可以拷的。改过的话可以reset回去或者重新 checkout 出来。每次执行dev_start.sh的时候会pull docker 镜像。
Apollo中的工厂模式，比如用工厂来创建一个类对象，前提是一个类是已经注册到Cyber RT(也就是说这个类必须要先编译成动态库，在后续才能被调用)，然后才能是创建key-value的map，这个map也就是工厂创建方法的返回值。怎么理解Apollo中的组件的概念和ROS中的节点的对应关系？
组件和ROS node可以看成一样的概念，组件由mainboard加载动态库实现，一个mainboard进程可以启动多个组件。而ROS node只是一个独立的进程。组件可以通过话题触发或者定时器触发，由cyber调度，ROS node一般只是循环运行，不受调度。
①请问雨、雾、雪等恶劣天气下激光雷达采集的数据与普通天气下采集的数据有什么不同？
②现在有公开的恶劣天气下激光雷达数据吗？
③怎么样判断哪些是普通天气下的激光雷达数据，哪些是恶劣天气下的激光雷达数据？
①普通场景下激光雷达能采集到更多的数据，在恶劣天气（大雾天气中，点云几乎要消失了）能获得的数据就很少了。可以通过观察点云图像，然后根据经验来区分。
②应该没有专门公开的恶劣环境下雷达数据集，可以参考PandaSet 。该数据集包括 48,000 多个摄像头图像，以及 16,000 个激光雷达扫描点云图像。它还包括每个场景的 28 个注释，大多数场景的 37 个语义分割标签。由此得来的数据集，涵盖了 5 级自动驾驶中最具挑战性的驾驶条件，其中包括复杂的城市环境，密集的交通和行人，涵盖全天候照明条件，囊括多种天气状况。下载地址：https://scale.com/resources/download/pandaset。
③可以通过语义分割标签区分的。
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