Autoware主要模块的解释及构架框图

原文：https://blog.csdn.net/weixin_35695879/article/details/86716796 ,

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本文参考Autoware_wiki_overview，主要描述了Autoware的整体框架和模块描述，主要包括感知和规划两大部分。

感知包括定位模块，检测模块，预测模块。定位模块使用3D map和SLAM算法来实现，辅助以GNSS和IMU传感器。检测模块使用摄像头和激光雷达，结合传感器融合算法和深度学习网络进行目标检测。预测模块使用定位和检测的结果来预测跟踪目标。

规划模块主要是基于感知的输出结果，进行全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划在车辆启动或重启的时候被确定，局部路径根据车辆的状态进行实时更新。例如，如果车辆在障碍物前或停止线前，车辆状态变为“stop”，那么车辆的速度就被规划为0。如果车辆遇到一个障碍物且状态为“avoid”,那么局部跟踪路径就会被重新规划绕过障碍物。主要模块如下所示：

此框图十分重要，是autoware的运行流程，对其整体构架理解很重要。

1.1 Localization

lidar_localizar 计算车辆当在全局坐标的当前位置(x,y,z,roll,pitch,yaw)，使用LIDAR的扫描数据和预先构建的地图信息。autoware推荐使用正态分布变换(NDT)算法来匹配激光雷达当前帧和3D map。

gnss_localizer 转换GNSS接收器发来的NEMA消息到位置信息(x,y,z,roll,pitch,yaw)。结果可以被单独使用为车辆当前位置，也可以作为lidar_localizar的初始参考位置。

dead_reckoner 主要使用IMU传感器预测车辆的下一帧位置，也可以用来对lidar_localizar和gnss_localizar的结果进行插值。

1.2 Detection

lidar_detector 从激光雷达单帧扫描读取点云信息，提供基于激光雷达的目标检测。主要使用欧几里德聚类算法，从地面以上的点云得到聚类结果。除此之外，可以使用基于卷积神经网路的算法进行分类，包括VoxelNet,LMNet.

image_detector 读取来自摄像头的图片，提供基于图像的目标检测。主要的算法包括R-CNN，SSD和Yolo，可以进行多类别(汽车，行人等)实时目标检测。

image_tracker 使用image_detector的检测结果完成目标跟踪功能。算法基于Beyond Pixels，图像上的目标跟踪结果被投影到3D空间，结合lidar_detector的检测结果输出最终的目标跟踪结果。

fusion_detector 输入激光雷达的单帧扫描点云和摄像头的图片信息，进行在3D空间的更准确的目标检测。激光雷达的位置和摄像头的位置需要提前进行联合标定，现在主要是基于MV3D算法来实现。

fusion_tools 将lidar_detector和image_detector的检测结果进行融合，image_detector 的识别类别被添加到lidar_detector的聚类结果上。

object_tracter 预测检测目标的下一步位置，跟踪的结果可以被进一步用于目标行为分析和目标速度分析。跟踪算法主要是基于卡尔曼滤波器。

1.3 Prediction

moving_predictor 使用目标跟踪的结果来预测临近物体的未来行动轨迹，例如汽车或者行人。

collision_predictor 使用moving_predictor的结果来进一步预测未来是否会与跟踪目标发生碰撞。输入的信息包括车辆的跟踪轨迹，车辆的速度信息和目标跟踪信息。

2. Computing/Decision

The decision module of Autoware bridges across the perception and the planning modules. Upon the result of perception, Autoware decides a driving behavior, represented by a finite state machine, so that an appropriate planning function can be selected. The current approach to decision making is a rule-based system.

2.1 Intelligence

• decision_maker subscribes a large set of topics related to the result of perception, map information, and the current state in order to publish the next-moment state topic. This state change will activate an appropriate planning function.

2.1 State

• state_machine changes the state within pre-defined rules, orchestrating with decision_maker.

3.1 Misson planning

route_planner 寻找到达目标地点的全局路径，路径由道路网中的一系列十字路口组成。

lane_planner 根据route_planner发布的一系列十字路口结果，确定全局路径由哪些lane组成，lane是由一系列waypoint点组成

waypoint_planner 可以被用于产生到达目的地的一系列waypont点，它与lane_planner的不同之处在于它是发布单一的到达目的地的waypoint路径,而lane_planner是发布到达目的地的一系列waypoint数组。

waypoint_maker 是一个保存和加载手动制作的waypoint文件的工具。为了保存waypoint到文件里，需要手动驾驶车辆并开启定位模块，然后记录车辆的一系列定位信息以及速度信息， 被记录的信息汇总成为一个路径文件，之后可以加载这个本地文件，并发布需要跟踪的轨迹路径信息给其他规划模块。

3.2 Motion planning

velovity_planner 更新车辆速度信息，注意到给定跟踪的waypoint里面是带有速度信息的，这个模块就是根据车辆的实际状态进一步修正速度信息，以便于实现在停止线前面停止下来或者加减速等等。

astar_planner 实现Hybrid-State A*查找算法，生成从现在位置到指定位置的可行轨迹，这个模块可以实现避障，或者在给定waypoint下的急转弯，也包括在自由空间内的自动停车。

adas_lattice_planner 实现了State Lattice规划算法，基于样条曲线，事先定义好的参数列表和语义地图信息，在当前位置前方产生了多条可行路径，可以被用来进行障碍物避障或车道线换道。

waypoint_follower 这个模块实现了 Pure Pursuit算法来实现轨迹跟踪，可以产生一系列的控制指令来移动车辆，这个模块发出的控制消息可以被车辆控制模块订阅，或者被线控接口订阅，最终就可以实现车辆自动控制。

4. Actuation

Autoware has been installed and tested with a number of by-wired vehicles. Examples of "Powered by Autoware" are listed here.

The computational output of Autoware is a set of velocity, angular velocity, wheel angle, and curvature. These pieces of information are sent as commands to the by-wire controller through the vehicle interface. Controlling the steering and throttle needs to be taken care of by the by-wire controller.

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