开源有道，Apollo 3.5自动驾驶平台技术全解读

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首先由百度Apollo 资深技术布道师——胡旷，从Apollo3.5整体框架出发，为大家讲解全新版本的Apollo在城市驾驶能力、Apollo Cyber RT框架、硬件平台以及V2X车路协同这四大方面的重大升级。

Apollo 3.5是面向城市道路自动驾驶解决方案，能够处理更复杂的环境，具备更全面的能力。相对于以前的版本，Apollo 3.5 做了以下升级。

第一是首次具备处理城市道路自动驾驶能力。

第二是 Apollo 3.5硬件平台全新升级。

第三是实时通信框架Cyber RT。之前使用的是ROS， Apollo 3.5从ROS替换成了Apollo自研的专门应用于自动驾驶应用场景的通信框架 Cyber RT。

最后是应用于智慧交通的V2X。

Apollo 3.5 架构

这是Apollo 3.5的架构图，还是基于经典的四层架构。Apollo 3.5对四大核心能力进行了升级。

首先是底层的车辆认证平台，主要包括两块，第一是符合Apollo标准的线控车辆的需求，第二是满足Apollo线控标准的车辆。

往上是硬件开发平台，硬件开发平台是做自动驾驶相关的硬件，这些蓝色的模块中有些是新增的硬件类型，有些是更新的硬件型号。

再往上是软件开放平台，开源代码大部分是在软件层面。Apollo3.5在定位、感知、规划、还有Cyber RT以及V2X的适配器等模块有变化。

最上层的云端服务在Apollo 3.5主要是仿真以及V2X的路侧服务。

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第二个演讲由百度资深研发工程师——何玮详细讲解Apollo 3.5中关于Cyber RT计算框架的技术内容。从Cyber RT的设计思路及运行原理出发，全面解读Cyber RT计算框架。

如图所示，CyberRT从下到上基本分为：基础库层、通信层、数据缓存和融合层、计算调度层以及为算法模块提供的抽象接口。

首先是底层的基础库，Cyber RT设计了比较多的基础库，目前这些基础库主要是用在Cyber RT的内部模块里面。

通信层使用经典的Pub/Sub的匿名通信模式, 基于动态的服务发现去除了中心化的节点，同时也支持进程间和跨机通信。由于很多算法需要多路数据进行计算，因此框架提供了基础的多路数据融合功能。此外，框架还提供了数据的Observe模式，方便算法能够根据业务定义数据融合策略，也为离线仿真等业务提供更好的控制力度。

再上面是计算调度层，屏蔽了操作系统的底层细节，不再对应用层体现线程的概念，而是将其封装为Processor，并结合协程的使用，实现了用户空间的任务调度和切换。

最上面是为算法开发者提供的实现任务的统一接口，接口是面向对象的高度封装类，在Cyber RT中叫做Component, 使用者只需要按需求选择相应的Component，然后实现其中的初始化、任务处理等接口，即可加载到框架中运行，而无需关注底层的具体执行单元和线程模型。

Cyber RT中有几个基础的概念十分重要，分别是Mainboard，Component，Channel和Task。

Mainboard是Cyber RT的主进程，主要功能是解析dag配置文件，通过动态加载的方式读取算法模块，并完成整个系统的初始化，相当于整个系统运行的载体。

Component是Cyber RT的最基本模块，每个算法都可以封装为一个独立的Component，定义算法的输入数据及处理函数。Component是系统中可插拔的最小单元，通过Mainboard加载并执行。

Channel是Cyber RT中数据通信的总线，通过Channel名称来区分不同的消息通路，模块间通过Channel来匹配并建立连接，实现通信。

Task是Cyber RT框架中的基本计算单元，是调度器用来执行的最小单元，对用户来说Task类似一个与特定数据绑定的函数指针，用来处理一类特定任务。

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