在视频中我们讨论了硬件和车辆的计算硬件配置在本视频中我们将了解驾驶车辆一幅图像的软件该架构将使用硬件组件提供的信息使我们能够实现的目标让我们详细分析软件栈的模块这将允许我们再次仔细讨论每一段通过查看它们接收的输入需要进行的计算以及提供的输出我们将讨论以下五个软件模块：

环境景观
运动规划
车辆控制
最后是系统监控

自己软件栈的概述不会提供实现细节但它应该让您充分了解需要的所有软件组件在制作自动驾驶汽车功能上整个系列课程也是围绕这个结构组织的所以我们将不定期回顾这个框架另外请注意这不是司机中使用的软件架构个别必要功能的良好表示对于完整的感觉让我们来看看高级软件操作系统自动驾驶汽车软件栈的

正如在前面的视频中所讨论的汽车使用各种传感器观察周围的环境传感器测量结果被传递到感知模块中了解汽车周围的环境环境可能有两个关键功能在空间上识别车当前识别的位置

第二个分类和定位驾驶任务环境的重要元素这些元素的例子包括其他汽车自行车行人道路道路标志和道路标志以及任何直接影响驾驶行为的物体环境地图模块创建一组地图其定位汽车周围环境中的物体用于特殊用途目的包括从避免到运动追踪和运动计划

第三个模块称为运动规划运动规划模块决定采取什么行动以及在何处驾驶的所有动作所有信息由可见模块和绘图模块提供的运动规划模块的主要输出是安全高效和高效舒适规划路径使交通工具其目标移动然后规划路径由

第四模块即执行控制器控制智慧得到路径并确定最佳方向油门位置制动踏板位置和档位设置以合理地遵循规划路径

第五个也是最后一个模块是系统监控系统监控器监控软件的所有部分以及硬件输出以确保所有系统都能按预期工作系统监控还负责向安全驾驶驾驶系统中发现的任何问题现在我们已经对主要模块的功能有了一个大概的了解让我们仔细看看每个模块

首先让我们从环境开始过路栈有两个重要部分即在空间中自我定位以及分类和定位环境的重要元素模块接收多个信息流如当前GPS位置 IMU单元单元和兔子测距然后模块定位将它们组合起来输出准确的车辆位置为了获得更高的精度一些定位模块还包含LIDAR和相机的数据这个定位问题将进行更详细的讨论在本专业下的后续课程

状态估计通过分类和定位的问题在环境元素中可以分为两个部分：第一部分检测环境的动态对象第二部分检测环境中的对象动态对象检测模块使用一组输入以及激光雷达点云来创建场景中动态对象周围的 3D 特效框 3D 候选对实体编码类以及直接的确切位置方向和大小

浏览检测到跟踪模块随时间跟踪动态对象追踪器可以提供动态的当前位置还提供其通过环境的路径的历史路径的历史记录与路线图一起使用预测所有动态物体的未来路径这通常由预测模块处理预测模块组合所有关于动态物体和的信息当前位置的能否预测所有动态现场的路径当下对象检测模块还依赖于相机输入和激光雷达数据的组合来识别场景中的重要珠宝这些重要数据包括车辆的当前身份以及如信号和交通信号灯等重要的位置

环境可能问题将集中在课程三在本专业的视觉上可以看到的现在我们已经更好地了解了可能栈的工作原理让我们继续讨论环境模块环境地图创建了不同的表示类型在现代车周围当前环境下我们简要讨论了三种类型的地图
占地地图定位图以及细节道路图占地地图是所有对象的地图在车辆周围环境中激光雷达主要用于构建占地范围图首先将一系列过滤器渗入LIDAR数据

以应用可以用于占地格栅例如，移除掉可以移动的表面点和动态对象点土地栅格图将环境表示为单个小区划分个别单元被占用的相关联这使我们可以处理测量数据中的合法性并随时间改进地图由LIDAR构建的定位图或相机数据由模块定位使用估计状态在驾驶中将传感器数据与应该进行比较汽车相对于定位图的运动

然后接受运动与其他身体感受式传感器的信息组合以准确地定位车辆细节道路图提供了路段的地图其显示驾驶汽车当前的驾驶环境该地图捕捉信号和信号标志可以用于运动规划中该地图是传统结合了采集记录的数据和从当前动态环境的输入信息由寻找栈收集到的环境绘图和可见模块以显着提高这两个模块的性能例如，可以提供类似的环境信息可以用于更新细节道路图细节道路图也能用于给预测模块创建精确的动态动态预测

接下来我们将仔细研究环境地图和可能的输出如何结合并且通过运动模块创建环境路径普遍汽车的运动规划是具有意义的任务在单一的集成过程中解决问题相反，大多数汽车都使用范围将问题具体如下图在最高级别任务规划部分处理计划并在驾驶任务的整个范围内定义任务从当前位置通过道路网络到达目的地为了找到完整的线路

任务计划部分确定最佳路线序列用于连接起点和之间然后将其运送到下一层行为规划部分是这下一级解决短期规划问题行为规划部分负责制定安全行为行动和动作去执行在任务路径行进过程中行为规划部分决策的一个例子是车辆是否应该合并到一个客户中接近她的行为预测下除了决策的操作之外行为规划部分还提供了集体捆绑来执行每一个动作例如在切换之前保持在当前通道中的时间

最后一小块规划部分执行即时或反应规划并重定义要驾驶的特定道路和速度曲线局部规划部分必须是平稳安全和有效地在考虑环境和机动所施加的所有当前限制中为创建这样的规划区规划部分结合所有如行为规划部分占地信息图车辆操作限制以及环境中其他动态物体的信息小块规划器的输出是一条规划的规划其在未来的小段整个组合的生命轨迹和速度分布

该专业的第四个课程专门用于运动规划接下来让我们看看典型的
车辆控制器如何采用给定的路线并将其转换为特定的驱动命令以供车辆应用游戏的控制器将控制问题分为纵向和控制横向控制横向控制器输出转角节目同步控制调节油门齿轮和驻车系统达到准确速度两个控制器当前并没有追踪局部规划的表现调节当前驱动命令爱最小化前进

我们将在本课程的深入研究动物控制让我们再仔细看看系统监控模块及其功能系统监控模块是包含监控各个方面的在过车内的并在发生意外给定适当的警告有两个部分硬件管理程序和软件管理程序硬件监控器持续监控所有硬件组件以检查是否存在任何故障如传感器损坏测量丢失或信息质量下降邮件监控器的另一个职责是连续分析任何与硬件输出不能够匹配编程车范围内的输出例如一个摄像头传感器被纸袋挡住下雪时对激光雷达点云数据破坏软件监控器负责验证软件栈以确保所有元素正常运行正确的频率并提供完整的输出软件监控器还负责分析所有模块的输出之间的不完整

在本视频中我们研究了基本软件框架对于一个典型的感觉软件系统我们研究了五个主要模块的职责包括可能出现的环境景观运动规划车辆控制最后是系统监控器

在下一个视频中我们将详细介绍环境绘图我们将查看整个软件架构中使用的三个地图占地栅格图本地图以及细节道路图我们下一个视频再见

第 3 课补充阅读：软件架构

补充阅读：软件架构

从Team VictorTango-DARPA 城市挑战技术论文中了解有关 AV 软件架构的更多信息。DARPA Urban Challenge Technical Paper‡ : Sydney-Berkeley Driving Team
A Survey of Motion Planning and Control Techniques for Self-driving Urban Vehicles 和翻译城市道路自动驾驶车辆运动规划和控制技术综述
翻译：自动驾驶汽车运动规划回顾
Autonomous Driving in Urban Environments: Boss and the Urban Challenge

参考

https://www.coursera.org/learn/intro-self-driving-cars/lecture/RQCqM/lesson-3-software-architecture

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