随着自动驾驶技术的快速发展，车辆在复杂交通环境中需要实现实时感知、多传感器融合、快速决策和精确控制。C++ 以其高性能计算能力、低延迟特性以及对硬件接口的深度兼容，成为实现自动驾驶核心模块的首选语言。本文结合实际工程案例，从系统架构、传感器融合、实时调度、决策算法、并发优化、网络通信及工程化实践等方面，分享 C++ 在高并发自动驾驶系统中的落地经验和优化策略。
在高性能自动驾驶系统中，C++ 的优势主要体现在几个方面。首先，C++ 生成本地机器码，具备高性能计算能力和低延迟特性，能够满足车辆微秒级控制和快速决策的要求。其次，C++ 与摄像头、雷达、激光雷达、IMU 及车载总线接口深度集成，能够精确操作硬件资源。此外，C++ 的控制精度高，可以直接操作内存和硬件寄存器，确保实时控制任务的稳定性。最后，其成熟的生态支持诸如 Eigen、Ceres、OpenCV、ROS2 等高性能计算与机器人框架，为算法实现提供了良好的基础。
在系统架构设计上，自动驾驶系统通常采用模块化分层结构，将整体系统划分为感知层、融合层、决策层、控制层和通信层。每一层独立部署并可扩展，确保系统的高可用性。为了保证实时性，系统采用多线程和实时调度，将感知、融合、决策及控制线程隔离，保证任务周期可预测。内部消息传递通常通过无锁队列和共享内存实现，降低延迟，确保数据流通高效。
多传感器数据融合是自动驾驶系统的核心环节。系统通过高精度时间戳实现雷达、激光雷达、摄像头和 IMU 的时间同步，再利用 ICP 算法、特征匹配及坐标变换实现空间配准。根据环境条件，系统可动态调整传感器权重，例如在雨天弱化视觉输入，提高雷达数据可信度。数据滤波方面，采用卡尔曼滤波或扩展卡尔曼滤波处理噪声，保证车辆状态估计的精度。
在实时决策和路径规划方面，系统结合状态机、行为树或强化学习算法进行交通行为决策。路径规划模块采用 A*、Dijkstra 或 MPC 算法进行轨迹优化，同时在多目标约束下兼顾安全性、效率、舒适性和能耗。预测模型可对周围车辆和行人行为进行短期预测，降低碰撞风险，提高车辆行驶安全。
为了应对高并发和实时计算需求，系统在任务处理上结合线程与轻量级协程：CPU 密集型任务使用多线程并行计算，IO 密集型任务采用协程降低阻塞。同时，通过对象池和内存复用减少频繁分配，采用零拷贝共享内存和 DMA 技术降低数据传输开销。矩阵运算、点云处理及图像卷积等计算密集型任务通过 SIMD 指令集或向量化优化，提高系统整体效率。
网络通信和车路协同同样关键。系统采用低延迟 UDP 或自定义二进制协议进行 V2X 通信，并对关键消息如碰撞预警和路径更新设置 QoS 优先级。此外，多通道冗余支持 DSRC、C-V2X 和 5G 网络，提高通信可靠性，确保自动驾驶车辆在复杂环境下安全运行。
在可观测性和工程化实践方面，系统通过指标监控采集感知延迟、决策耗时、CPU/GPU 占用、内存使用及通信延迟。结合结构化日志和 OpenTelemetry/Jaeger 全链路追踪，实现故障定位和性能分析。Docker、Kubernetes 和 CI/CD 自动化部署保障快速迭代和滚动升级，确保系统持续可用。
在性能验证与持续优化方面，系统结合仿真与实车测试，压测关键指标如帧率、延迟、轨迹偏差和碰撞率，确保算法在各种场景下的鲁棒性。通过分析热点函数、优化内存分配和降低调度延迟，形成闭环优化流程，持续提升系统性能与稳定性。
总之，C++ 在自动驾驶高并发系统中，以其高性能、低延迟和硬件兼容性成为核心技术支撑。结合模块化架构、实时调度、多传感器融合与决策优化，以及工程化部署和可观测体系，C++ 为自动驾驶车辆提供安全、稳定、可扩展的运行环境，为智能交通系统落地提供坚实技术保障。