Apollo自动驾驶项目(二:cyber框架分析)

Apollo 的 Cyber 框架 是一个基于消息传递的中间件,用于处理模块之间的通信和数据共享,类似于 ROS(Robot Operating System)。它是 Apollo 系统的核心框架之一,负责协调自动驾驶软件中不同模块的协同工作。Cyber 框架为开发者提供了高效、可靠的通信机制,支持实时性和分布式计算的需求。

1. Cyber 框架的核心概念

Cyber 框架的设计灵感来自于分布式系统,提供了模块之间的松耦合数据交换机制。主要包括以下几个核心组件:

  • Node(节点):一个节点是一个独立运行的处理单元,类似于 ROS 中的节点。每个模块可以包含一个或多个节点,节点之间通过消息系统进行通信。
  • Channel(通道):数据传输的通道,节点之间通过通道发送和接收消息。每个通道都有一个唯一的名字,消息通过通道广播给监听的节点。
  • Message(消息):Cyber 框架的通信单位,节点通过发送和接收消息进行数据交换。消息通常是预先定义的 Protobuf 数据结构。
  • Publisher/Subscriber(发布者/订阅者) :节点通过 Publisher 发布消息,Subscriber 订阅通道的消息。发布者将消息发布到某个通道,订阅者则接收该通道的消息。

2. Cyber 框架的架构和运行机制

Cyber 框架的核心架构采用了 发布-订阅 模型,通过通道广播消息,使得模块之间的耦合度非常低。这种架构不仅支持同步、异步的数据传输,还能够在分布式系统中运行,适合自动驾驶系统中实时、多任务的并行处理。

  • 同步机制:支持线程间和进程间的同步。Cyber 通过事件驱动和共享内存实现模块间的数据传输,保证了高效的通信。
  • 异步机制:Cyber 支持异步消息传递,使用异步回调函数处理接收到的消息。这样的设计适用于自动驾驶中高并发的场景。

3. Cyber 框架的主要组件和功能

1. 节点管理

Cyber 框架通过 CyberRT(Cyber Real-Time)进行节点的管理。每个模块通过定义节点来处理特定任务,例如感知模块的节点负责处理摄像头或激光雷达的数据。

  • 节点的创建和初始化
    开发者可以在模块中通过 Cyber 提供的 API 创建和初始化节点。每个节点都可以包含多个 PublisherSubscriber,通过通道传输数据。

    cpp 复制代码
    auto node = apollo::cyber::CreateNode("example_node");
2. 消息传递

Cyber 使用 Protobuf 作为消息序列化工具,保证了跨平台、跨语言的消息格式一致性。每个通道上的消息通常是通过 Protobuf 定义的结构体。

  • Publisher 发布消息

    发布者将消息发送到指定的通道,其他订阅该通道的节点可以接收到该消息:

    cpp 复制代码
    auto writer = node->CreateWriter<MessageType>("channel_name");
    auto message = std::make_shared<MessageType>();
    writer->Write(message);
  • Subscriber 订阅消息

    订阅者通过回调函数接收通道上的消息:

    cpp 复制代码
    auto reader = node->CreateReader<MessageType>("channel_name",
        [](const std::shared_ptr<MessageType>& msg) {
            // 处理收到的消息
        });
3. 数据录制与回放

Cyber 框架支持强大的数据录制与回放功能,通过 cyber_recorder 可以记录和回放系统中的消息流,帮助开发者调试和分析系统行为。

  • 录制数据

    通过 cyber_recorder 命令可以录制系统运行时的所有通道数据:

    bash 复制代码
    cyber_recorder record -a
  • 回放数据

    回放已经录制的数据,可以用于调试和分析特定场景下系统的行为:

    bash 复制代码
    cyber_recorder play demo.record
4. 定时器

Cyber 提供了高精度的定时器,可以在节点中使用定时器来定期执行某些任务,例如周期性地发布数据或执行控制指令。

cpp 复制代码
auto timer = node->CreateTimer(1000, []() {
    // 每隔 1000 毫秒执行一次
});

4. Cyber 框架的优势

  • 高性能:Cyber 采用了共享内存和事件驱动模型,支持高效的消息传递,能够满足自动驾驶系统对实时性和低延迟的要求。
  • 分布式架构:Cyber 支持分布式系统,多个节点可以分布在不同的物理计算单元上,通过网络实现通信。这对大型自动驾驶系统的部署非常有帮助。
  • 模块化:通过松耦合的发布-订阅模式,Cyber 使得各个模块独立开发、调试和升级更加简单,降低了系统复杂度。
  • 可扩展性:通过自定义节点、消息和通道,开发者可以轻松扩展 Apollo 系统,集成新的传感器、算法或功能模块。

5. 如何基于 Cyber 框架进行二次开发

1. 创建新节点

开发新的功能时,通常需要创建新的节点并定义其功能。例如,假设你需要集成一个新的传感器,可以创建一个节点负责接收传感器的数据并将其通过通道发布到系统的其他部分。

2. 消息定义

如果需要传递新的数据类型,可以通过 Protobuf 定义新的消息格式,并将其编译成相应的 C++ 或 Python 类,供节点之间传递。

  • proto/ 目录下创建新的 Protobuf 文件:

    proto 复制代码
    syntax = "proto3";
    
    message SensorData {
      float temperature = 1;
      float pressure = 2;
    }
3. 集成到 Apollo 系统

新的节点和功能开发完成后,可以通过 Apollo 的 cyber_launch 系统将节点集成到 Apollo 的运行时系统中。通过配置启动文件,你可以指定节点的启动参数和依赖的模块。

6. Cyber 框架示例

下面是一个简单的 Cyber 节点示例,演示如何发布和订阅消息:

  • 发布节点(Publisher)示例

    cpp 复制代码
    #include "cyber/cyber.h"
    #include "proto/example.pb.h"  // 使用 Protobuf 定义的消息
    
    int main(int argc, char *argv[]) {
      apollo::cyber::Init(argv[0]);
      auto node = apollo::cyber::CreateNode("publisher_node");
      auto writer = node->CreateWriter<example::ExampleMsg>("channel_name");
    
      auto msg = std::make_shared<example::ExampleMsg>();
      msg->set_field("Hello, Apollo!");
    
      while (apollo::cyber::OK()) {
        writer->Write(msg);
        apollo::cyber::SleepFor(std::chrono::milliseconds(1000));
      }
    
      apollo::cyber::Shutdown();
      return 0;
    }
  • 订阅节点(Subscriber)示例

    cpp 复制代码
    #include "cyber/cyber.h"
    #include "proto/example.pb.h"
    
    int main(int argc, char *argv[]) {
      apollo::cyber::Init(argv[0]);
      auto node = apollo::cyber::CreateNode("subscriber_node");
      
      auto reader = node->CreateReader<example::ExampleMsg>(
          "channel_name", [](const std::shared_ptr<example::ExampleMsg>& msg) {
            std::cout << "Received message: " << msg->field() << std::endl;
          });
    
      apollo::cyber::WaitForShutdown();
      return 0;
    }

结论

Cyber 框架是 Apollo 自动驾驶平台的核心通信基础设施,负责不同模块之间的消息传递和数据同步。其高效的消息传递机制和分布式架构,使得 Apollo 系统能够轻松扩展,并满足实时性要求。通过 Cyber 的节点、消息和通道机制,开发者可以灵活地进行二次开发和功能扩展,并通过仿真和回放工具进行测试和验证。

相关推荐
张人玉1 小时前
人工智能——猴子摘香蕉问题
人工智能
草莓屁屁我不吃1 小时前
Siri因ChatGPT-4o升级:我们的个人信息还安全吗?
人工智能·安全·chatgpt·chatgpt-4o
小言从不摸鱼1 小时前
【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍(下)
人工智能·python·深度学习·机器学习·自然语言处理·chatgpt
AI科研视界1 小时前
ChatGPT+2:修订初始AI安全性和超级智能假设
人工智能·chatgpt
霍格沃兹测试开发学社测试人社区1 小时前
人工智能 | 基于ChatGPT开发人工智能服务平台
软件测试·人工智能·测试开发·chatgpt
小R资源2 小时前
3款免费的GPT类工具
人工智能·gpt·chatgpt·ai作画·ai模型·国内免费
artificiali4 小时前
Anaconda配置pytorch的基本操作
人工智能·pytorch·python
酱香编程,风雨兼程5 小时前
深度学习——基础知识
人工智能·深度学习
Lossya5 小时前
【机器学习】参数学习的基本概念以及贝叶斯网络的参数学习和马尔可夫随机场的参数学习
人工智能·学习·机器学习·贝叶斯网络·马尔科夫随机场·参数学习
#include<菜鸡>6 小时前
动手学深度学习(pytorch土堆)-04torchvision中数据集的使用
人工智能·pytorch·深度学习