自动驾驶Apollo6.0源码阅读－V2X篇：V2X融合代码的基本流程

Fusion流程

1.Fusion模块在哪里启动？

这个是在/home/mogo/lxy/Gitte/apollo/modules/v2x/dag/v2x_perception_fusion.dag中定义的。
所以，我们需要去找V2XFusionComponent。并且知道了它的配置v2x_fusion_tracker.conf中;

能够得到以下信息：

1. 融合参数
   

2.Fusion Component的初始化？

Fusion Component的地址是这个：
modules/v2x/fusion/apps/v2x_fusion_component.h
Init
第一步，创建接收器v2x_obstacle_topic
第二步，创建接收器localization_topic
第三步，创建接收器perception_obstacle_topic

3.Fusion 的流程框架

核心方法是Proc
核心的方法是V2XMessageFusionProcess，那么V2XMessageFusionProcess中的核心代码是什么呢？
流程图

有趣的是，

std::vector<Object> fused_objects;
std::vector<Object> v2x_fused_objects;
std::vector<std::vector<Object>> fusion_result;

这三个每次进来都会重新定义。
下面分开讲解核心代码

3.1 fusion_.CombineNewResource(perception_objects, &fused_objects, &fusion_result);

3.2 fusion_.CombineNewResource(v2x_objects, &fused_objects, &fusion_result);

第一步，遍历fused_objects，如果fused_objects.size()<1，将new_objects的目标赋值到fused_objects;并且将每个new_objects以vector形式push_back给fusion_result;
(new_objects，可以是perception_objects，也可以是v2x_objects)
第二步，计算fused_objects与new_objects的代价矩阵，存入association_mat;
第三步，采用匈牙利方法获得代价矩阵的最小分配结果。
第四步，更新fused_objects和fusion_objects.

3.3 fusion_.GetV2xFusionObjects(fusion_result, &v2x_fused_objects);

主要工作是重新整合fused_objects的type，整合完之后，序列化就发布出去。
该模块的融合，没有进行跟踪，仅进行了匹配工作。

4.compute Associate Matrix

ComputeAssociateMatrix

可以很清晰的看到，关键两个函数是：CheckDisScore()和CheckTypeScore(),下面展开讲这两个：
CheckDisScore（）
这个函数，核心在CheckODistance()
**std::hypot()**函数返回所传递的参数平方和的平方根(相当于2维欧式距离)，最终DisScore为：
$$score=2.5\times max\{0,scor{e}_{p}aram{s}_{.}ma{x}_{m}atc{h}_{d}istance()-dis\}$$
CheckTypeScore
根据new_objects与fused_objects的类型区别，选择不同的计算score的方法。
回到代价矩阵计算方法：

如果score大于等于阈值则输出score，否则为0;