Apollo Cyber RT 开发实践：基于自动驾驶概述⑥软件系统的部署步骤

Apollo Cyber RT 开发实践：基于自动驾驶概述⑥软件系统的部署步骤

在自动驾驶系统的开发流程中，软件部署是将算法模型转化为实际行车能力的关键环节。本文基于Apollo Cyber RT框架，详细解析部署流程的核心步骤。

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一、环境准备与依赖配置

1. 硬件要求

   • 计算单元：满足实时性要求的GPU（如NVIDIA Drive系列）
   • 传感器接口：支持Camera/LiDAR/Radar的专用驱动
   • 通信带宽：≥1Gbps的CAN/Ethernet接口

2. 软件依赖

# 安装Cyber RT核心库
sudo apt install cyber-dev cyber-monitor
# 验证环境变量
echo $CYBER_PATH

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二、模块化部署流程

步骤1：组件拓扑配置

创建DAG文件定义任务调度关系（例：localization.dag）：

# 定位模块依赖关系
component_config {
    name: "GPSDecoder"
    readers: ["/sensor/gps"]
}
component_config {
    name: "Localization"
    readers: ["/processed/gps"]
}

**步骤2：通信信道建立

配置Channel实现模块间数据交换：

// 创建激光雷达数据通道
auto lidar_writer = node->CreateWriter<LidarFrame>("/sensor/lidar");
auto callback = [](const std::shared_ptr<LidarFrame>& msg) {
    // 点云处理逻辑
};
auto lidar_reader = node->CreateReader<LidarFrame>("/sensor/lidar", callback);

步骤3：资源隔离配置

通过cyber_launch实现资源隔离：

<process>
  <name>perception</name>
  <cpu>2-3</cpu>  <!-- 绑定CPU核心 -->
  <gpu>0</gpu>    <!-- 指定GPU设备 -->
  <memory>4G</memory> <!-- 内存限制 -->
</process>

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三、实时性保障策略

1. 调度优化

   • 采用EDF（Earliest Deadline First）调度算法
   • 关键任务周期满足：$T_{perception} \leq 100ms$, $T_{control} \leq 20ms$

2. 通信优化
   数据传输时延控制模型：
   $$ \Delta t_{total} = \sum_{i=1}^{n} (t_{proc_i} + t_{trans_i}) \leq 150ms $$

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四、部署验证方法

1. 端到端时延测试

# 记录传感器输入到控制输出时延
start = time.time()
process_sensor_data()
publish_control_cmd()
latency = (time.time() - start) * 1000
assert latency < 200  # 毫秒级时延要求

1. 资源监控指令

cyber_monitor -c /sensor/camera  # 实时查看通道状态
htop -p $(pgrep perception)      # 监控进程资源占用

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五、容错处理机制

1. 看门狗设计

void ControlModule::Proc() {
  watchdog_counter_++;
  if (watchdog_counter_ > MAX_MISS_COUNT) {
    TriggerSafeMode();  // 进入安全模式
  }
}

1. 降级策略

   故障类型	响应措施
   传感器失效	切换多源融合定位
   计算单元过载	关闭非关键感知模块
   通信中断	启用本地缓存控制指令

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结语
Apollo Cyber RT的部署架构通过组件化设计实现了计算资源的精准调度。实践表明，遵循上述部署流程可使系统在复杂场景下保持端到端时延稳定在$120 \pm 15ms$区间。开发者需特别注意硬件资源隔离与实时监控的结合，这是保障行车安全的技术基石。

注：部署完成后建议进行2000+公里的实车道路测试，重点关注系统在$v \geq 60km/h$高速场景下的稳定性表现。