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ROS:用于Automated Driving的模塊化軟件架構(gòu)

性能

實時性:在當(dāng)前的系統(tǒng)架構(gòu)下,由于缺失節(jié)點執(zhí)行和消息傳遞優(yōu)先級的時間保證,ROS并不具有實時特性。ROS最初設(shè)計的目標(biāo)機器人是PR2,當(dāng)時只是應(yīng)用于科研領(lǐng)域因此不需要考慮實時性方面的問題,但伴隨ROS已走過11個年頭,其得到了極大的推廣和應(yīng)用,盡管依然存在不少局限性但依然無法掩蓋它的鋒芒。已發(fā)布的ROS2已具有實時特性,并相比ROS1提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性、安全性及分布式處理能力,關(guān)于ROS1與ROS2的區(qū)別主要如下所示,后續(xù)樓主會專門寫一篇兩者的對比文章。

Node Pipelining:在自動駕駛汽車中,特定的任務(wù)以預(yù)先定義的恒定速率計算是有益的,例如基于視覺的定位,其輸入圖像以15Hz記錄,那位置的更新通常也應(yīng)在15Hz速率下。如果是串行處理方式,那從圖像獲取到內(nèi)部處理再到結(jié)果輸出,其整個更新速率顯然不是15Hz。但如果將單個或多個處理步驟分解成更小的單元則可滿足期望的時間限制,這就是Node Pipelining的概念。

仿真和調(diào)試

離線處理:為了仿真和分析子系統(tǒng)及調(diào)試系統(tǒng)關(guān)鍵錯誤。對系統(tǒng)中傳遞的數(shù)據(jù)進(jìn)行有選擇的記錄是ROS的基礎(chǔ)特性。

以一個簡化的視覺定位的案例具體說明下,如上圖所示,用于定位組件的輸入信息以Rosbag的形式記錄并存儲下來,存儲的數(shù)據(jù)會保留時間戳及消息內(nèi)容,以便及時準(zhǔn)確的重放所有實時數(shù)據(jù)用于離線系統(tǒng)的仿真模擬或數(shù)據(jù)分析。另外,依賴于硬件設(shè)備,尤其是網(wǎng)絡(luò)帶寬和存儲的吞吐量,所有主題信息都可在車輛行駛時在線記錄以分析關(guān)鍵駕駛場景和決策,如路徑規(guī)劃和控制等。

仿真: ROS的模塊化消息架構(gòu)允許數(shù)據(jù)輸入源的更換,因此節(jié)點可很容易的基于記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。如果在仿真時還需要用戶手工輸入一些信息,那么Rviz(一個強大的可視化調(diào)試和仿真工具)則提供了一系列交互式標(biāo)簽以用于定位和定向障礙物等。

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