自动驾驶入门最有价值软件框架：Autoware

开源地址：https://github.com/autowarefoundation/autoware

官网：https://www.autoware.ai/

开源的自动驾驶框架：Autoware。其最早是由名古屋大学研究小组在加藤伸平教授(Prof. Shinpei Kato)的领导下于2015年8月正式发布。2015年12月下旬，加藤伸平教授创立了Tier IV，以维护Autoware并将其应用于真正的自动驾驶汽车。随着时间的流逝，Autoware已成为公认的开源项目。Autoware也是世界上第一个用于自动驾驶技术的“多合一”开源软件。而同样的自动驾驶平台，2017年4月发布的Baidu apollo则可以说是Autoware的“小老弟”。目前其基于ROS 1，并在Apache 2.0许可下可用。

无论是作为菜鸟入门还是老鸟对技术路线的学习都有极为重要的参考价值。最最重要的是，它的代码完全开源！下面介绍详细的框架。

引言

本文参考autoware_wiki_overview（https://github.com/autowarefoundation/autoware），主要描述了Autoware的整体框架和模块描述，主要包括感知和规划两大部分。

感知包括定位模块，检测模块，预测模块。定位模块使用3D map和SLAM算法来实现，辅助以GNSS和IMU传感器。检测模块使用摄像头和激光雷达，结合传感器融合算法和深度学习网络进行目标检测。预测模块使用定位和检测的结果来预测跟踪目标。

规划模块主要是基于感知的输出结果，进行全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划在车辆启动或重启的时候被确定，局部路径根据车辆的状态进行实时更新。例如，如果车辆在障碍物前或停止线前，车辆状态变为“stop”，那么车辆的速度就被规划为0。如果车辆遇到一个障碍物且状态为“avoid”,那么局部跟踪路径就会被重新规划绕过障碍物。主要模块如下所示：

Localization

• lidar_localizar 计算车辆当在全局坐标的当前位置(x,y,z,roll,pitch,yaw)，使用LIDAR的扫描数据和预先构建的地图信息。autoware推荐使用正态分布变换(NDT)算法来匹配激光雷达当前帧和3D map。
• gnss_localizer 转换GNSS接收器发来的NEMA消息到位置信息(x,y,z,roll,pitch,yaw)。结果可以被单独使用为车辆当前位置，也可以作为lidar_localizar的初始参考位置。
• dead_reckoner 主要使用IMU传感器预测车辆的下一帧位置，也可以用来对lidar_localizar和gnss_localizar的结果进行插值。

Detection

• lidar_detector 从激光雷达单帧扫描读取点云信息，提供基于激光雷达的目标检测。主要使用欧几里德聚类算法，从地面以上的点云得到聚类结果。除此之外，可以使用基于卷积神经网路的算法进行分类，包括VoxelNet,LMNet.
• image_detector 读取来自摄像头的图片，提供基于图像的目标检测。主要的算法包括R-CNN，SSD和Yolo，可以进行多类别(汽车，行人等)实时目标检测。
• image_tracker 使用image_detector的检测结果完成目标跟踪功能。算法基于Beyond Pixels，图像上的目标跟踪结果被投影到3D空间，结合lidar_detector的检测结果输出最终的目标跟踪结果。
• fusion_detector 输入激光雷达的单帧扫描点云和摄像头的图片信息，进行在3D空间的更准确的目标检测。激光雷达的位置和摄像头的位置需要提前进行联合标定，现在主要是基于MV3D算法来实现。
• fusion_tools 将lidar_detector和image_detector的检测结果进行融合，image_detector 的识别类别被添加到lidar_detector的聚类结果上。
• object_tracter 预测检测目标的下一步位置，跟踪的结果可以被进一步用于目标行为分析和目标速度分析。跟踪算法主要是基于卡尔曼滤波器。

Prediction

• moving_predictor 使用目标跟踪的结果来预测临近物体的未来行动轨迹，例如汽车或者行人。
• collision_predictor 使用moving_predictor的结果来进一步预测未来是否会与跟踪目标发生碰撞。输入的信息包括车辆的跟踪轨迹，车辆的速度信息和目标跟踪信息。

Misson planning

• route_planner 寻找到达目标地点的全局路径，路径由道路网中的一系列十字路口组成。
• lane_planner 根据route_planner发布的一系列十字路口结果，确定全局路径由哪些lane组成，lane是由一系列waypoint点组成
• waypoint_planner 可以被用于产生到达目的地的一系列waypont点，它与lane_planner的不同之处在于它是发布单一的到达目的地的waypoint路径,而lane_planner是发布到达目的地的一系列waypoint数组。
• waypoint_maker 是一个保存和加载手动制作的waypoint文件的工具。为了保存waypoint到文件里，需要手动驾驶车辆并开启定位模块，然后记录车辆的一系列定位信息以及速度信息， 被记录的信息汇总成为一个路径文件，之后可以加载这个本地文件，并发布需要跟踪的轨迹路径信息给其他规划模块。

Motion planning

• velovity_planner 更新车辆速度信息，注意到给定跟踪的waypoint里面是带有速度信息的，这个模块就是根据车辆的实际状态进一步修正速度信息，以便于实现在停止线前面停止下来或者加减速等等。
• astar_planner 实现Hybrid-State A*查找算法，生成从现在位置到指定位置的可行轨迹，这个模块可以实现避障，或者在给定waypoint下的急转弯，也包括在自由空间内的自动停车。
• adas_lattice_planner 实现了State Lattice规划算法，基于样条曲线，事先定义好的参数列表和语义地图信息，在当前位置前方产生了多条可行路径，可以被用来进行障碍物避障或车道线换道。
• waypoint_follower 这个模块实现了 Pure Pursuit算法来实现轨迹跟踪，可以产生一系列的控制指令来移动车辆，这个模块发出的控制消息可以被车辆控制模块订阅，或者被线控接口订阅，最终就可以实现车辆自动控制。