Apollo公开课丨自动驾驶专用计算框架探索和实践.pdf

【自动驾驶专用计算框架】在自动驾驶领域，传统的ROS(机器人操作系统)虽然广泛应用，但在处理自动驾驶的特定需求时暴露出一些不足。ROS的公平调度策略对于实时性和任务优先级管理并不理想，无法满足自动驾驶对高效率和低延迟的要求。因此，百度研发了针对自动驾驶场景的专用计算框架——Cyber RT。 【Cyber RT】Cyber RT是百度Apollo平台的核心组件之一，它采用了集中式控制机制，将算法和任务集中到车载计算单元处理，减少分散式调度带来的效率损失。弹性执行器是其关键特性，可以根据任务属性进行智能调度，确保关键任务的优先执行。在资源分配上，Cyber RT引入了任务优先级和资源划分算法，能够动态调整任务在CPU上的执行顺序，以适应不同场景的需求。 【挑战与解决方案】自动驾驶面临的挑战包括海量的传感器数据处理、复杂的任务需求以及关键任务与非关键任务的区分。Cyber RT通过优化任务执行机制和资源分配策略，提高了系统响应速度，确保在紧急情况下能及时处理关键任务，如避障等。 【任务执行机制对比】与ROS相比，Cyber RT的任务执行机制更注重实时性和效率。ROS的回调函数模式可能导致大量的上下文切换，降低了系统性能。而Cyber RT通过集中式调度和协程技术，减少了切换代价，提高了执行效率。 【部署灵活性】Cyber RT支持同进程、多进程以及跨节点部署，提供了更高的灵活性，能够适应不同的计算需求和系统架构。 【内核调度与业务逻辑】考虑到内核调度的局限性和自动驾驶的业务逻辑需求，Cyber RT将调度模块移到了用户空间，这既保持了系统的灵活性，又降低了调度过程中的切换代价。 Cyber RT是为解决自动驾驶计算需求而设计的专业框架，它在任务调度、资源管理和执行效率方面进行了深度优化，以适应自动驾驶的复杂环境和实时性要求。通过Cyber RT，开发者能够更好地控制和优化自动驾驶系统的性能，实现更安全、更高效的自动驾驶体验。