百度Apollo自动驾驶计算框架CyberRT详解

"Apollo公开课探索了自动驾驶专用计算框架，主要针对ROS在自动驾驶领域的局限性，介绍了百度的CyberRT计算框架，以及自动驾驶所面临的挑战。" 本文重点讲述了自动驾驶领域的计算框架，特别是百度Apollo平台的CyberRT系统，它作为对ROS（Robot Operating System）的补充和优化，旨在解决自动驾驶领域的特定问题。ROS虽然作为一个通用的机器人操作系统广泛应用，但在自动驾驶这一专业领域，其公平的调度策略并不适应高实时性和任务优先级的需求。 首先，ROS的调度方式是按照时间片公平分配，这在处理大量并发任务和高数据流时可能导致效率降低，因为大部分时间花费在任务选择和上下文切换上。而对于自动驾驶，快速响应和优先处理关键任务至关重要，例如紧急避障。因此， Apollo的CyberRT应运而生，它设计了一个针对自动驾驶应用场景的调度框架，更注重任务的优先级和实时性，确保关键任务能得到及时处理。 Apollo平台架构包括四个层次：云端服务平台、软件开源平台、硬件参考平台和车辆参考平台。软件框架位于中间层，负责任务调度和模块协调，而硬件平台包含了车载计算单元和各种感知设备，如摄像头、雷达等，它们生成海量数据，对处理速度和效率提出极高要求。 自动驾驶面临的挑战主要包括数据处理量大、任务复杂度高以及任务优先级区分。每个高清摄像头产生的数据量可能达到每秒1GB以上，需要快速处理和分析这些数据。此外，自动驾驶系统需要执行多种任务，如环境感知、路径规划、决策制定等，这些任务的优先级各不相同，关键任务（如避障）必须优先执行。因此，计算框架需要能够灵活应对这些挑战，提供高效且具有优先级区分的调度机制。 CyberRT计算框架的出现，就是为了解决这些问题，提供一个更适应自动驾驶需求的计算环境，实现高效的数据处理、任务调度和决策执行，从而提升自动驾驶的安全性和可靠性。通过CyberRT，百度Apollo致力于构建更智能、更可靠的自动驾驶解决方案。