作为自动驾驶规划控制算法工程师，Code Review是确保代码质量、安全性和可靠性的关键环节。以下是从多个维度进行Code Review的系统化方法：
1. 安全性审查
- 异常处理：确保代码对传感器失效、通信中断等异常情况有妥善处理（如降级策略、紧急停车）。
- 故障恢复：检查系统能否从错误状态中恢复，例如重置模块或切换备份算法。
- 安全约束：验证规划算法是否遵守交通规则、车辆动力学限制（如最大加速度、曲率限制）。
2. 实时性与性能
- 时间复杂度：分析算法实现（如A*、RRT*）是否高效，避免高延迟操作（如深层递归、大循环）。
- 并发问题：检查多线程/异步代码的竞态条件、死锁风险，确保线程安全（如使用互斥锁或原子操作）。
- 内存管理 ：排查内存泄漏、未释放资源，优先使用智能指针（如C++中的
std::unique_ptr）。
3. 功能正确性
- 算法实现：对照设计文档验证数学模型的正确性（如PID参数、QP求解器的目标函数）。
- 运动学/动力学模型：检查轨迹是否符合车辆运动约束（如非完整约束、曲率连续性）。
- 仿真验证：结合单元测试和日志，确保代码在典型场景（跟车、变道）和极端情况（急刹、障碍物突现）下行为合理。
4. 代码规范与可读性
- 命名规范 ：变量/函数名需清晰表意（如
calculate_optimal_trajectory而非calc）。 - 模块化设计：函数应单一职责，避免过长函数；类设计需高内聚低耦合。
- 注释与文档：关键算法步骤、复杂逻辑需注释解释，接口函数需说明输入/输出含义。
5. 测试覆盖率与边界条件
- 单元测试：检查是否覆盖正常/异常输入（如NaN值、空路径）、边界值（速度为零、极限曲率）。
- 集成测试：验证模块间交互（如规划与控制的数据流一致性）。
- 场景测试：确保代码通过典型场景测试（交叉路口、泊车）和Corner Case（行人突然闯入）。
6. 接口与数据流
- 数据一致性：检查模块间接口的数据格式（如坐标系转换、单位统一）。
- 时间同步：验证多传感器数据的时间戳对齐机制（如激光雷达与摄像头融合）。
7. 符合行业标准
- 功能安全标准：遵循ISO 26262要求（如ASIL等级对应的代码规范）。
- 编码规范：遵守MISRA C++/AUTOSAR等规则（如禁用动态内存分配、规避未定义行为）。
8. 工具辅助
- 静态分析：使用Clang-Tidy、Coverity等工具检查代码规范、内存错误。
- 动态分析：通过Valgrind检测运行时问题（如内存泄漏、越界访问）。
- 自动化测试：集成CI/CD流水线，确保每次提交触发自动化测试（如ROS中的Gazebo仿真）。
9. 流程与协作
- Checklist：制定团队Code Review清单，涵盖上述所有维度。
- 工具支持：利用GitHub PR/Gerrit进行逐行审查，标注疑问点。
- 知识共享：定期组织Review会议，讨论常见问题与最佳实践。
示例审查场景
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问题代码：路径平滑函数未处理空输入，可能导致崩溃。
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改进建议 ：
cpp// 原始代码：未检查空路径 Trajectory smooth_trajectory(const Trajectory& raw_path) { // 平滑操作... } // 改进后：添加异常处理 Trajectory smooth_trajectory(const Trajectory& raw_path) { if (raw_path.empty()) { throw std::invalid_argument("Raw path is empty!"); } // 平滑操作... } -
验证方式 ：补充单元测试用例，覆盖
raw_path.empty()场景。
通过系统化的Code Review，可显著提升自动驾驶系统的鲁棒性和安全性，同时促进团队协作与代码质量的持续改进。