【Apollo源码分析】系列的第三部分【prediction】

Apollo预测模块的源码分析,包含main.cc、prediction.h、prediction_gflags.h和proto文件。该模块负责根据感知信息预测障碍物轨迹,代码简洁,体现了化繁为简的设计理念。模块化的架构和清晰分工是Apollo的一大优点。

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【Apollo源码分析】系列的第三部分【prediction】

prediction


prediction模块目前依然处于待完善的状态,代码大概只有200行左右。 
预测模块的任务主要是:接收来自perception感知模块的基本信息,包括障碍物的位置,运动方向角,移动速度,加速度等。然后结合这些信息对障碍物进行轨迹预测trajectories Prediction,综合判断物体移动方向。

prediction/main.cc

先看main.cc的内容,只有一行代码。

 
 
 
  1. APOLLO_MAIN(apollo::prediction::Prediction);
  2. 注册Prediction模块,并执行该模块的内容。

prediction/prediction.h

本文件代码也不多。

 
 
 
  1. class Prediction : public apollo::common::ApolloApp {
  2. public:
  3. ~Prediction() = default;
  4. std::string Name() const override; //模块名称
  5. common::Status Init() override; //初始化操作
  6. common::Status Start() override; //模块的内容
  7. void Stop() override
### Apollo 预测模块源码分析 Apollo 自动驾驶平台中的预测模块负责对未来交通参与者的行为进行预估。该模块通过处理感知模块提供的输入数据来构建场景模型并预测其他道路使用者的动作。 #### 数据结构与表示 预测模块接收来自感知系统的对象列表作为主要输入,这些对象通常包括车辆、行人和其他移动实体。每个检测到的对象都携带一系列属性,如位置、速度、加速度以及类别信息[^1]。 ```cpp // Example of object structure used within the prediction module. struct DetectedObject { int id; // Unique identifier for each detected entity Vector3 position; // Position coordinates (x,y,z) Vector3 velocity; // Velocity vector float heading_angle; // Orientation angle relative to map frame }; ``` #### 主要算法流程 核心逻辑围绕着轨迹预测展开,采用多种机器学习方法组合而成: - **历史行为建模**:基于先前观测建立个体运动模式; - **环境交互推理**:考虑周围物体影响调整预期路径; - **多假设融合机制**:综合不同可能性得出最优解; 此过程涉及复杂的计算图设计和高效的数值求解器实现[^2]。 ```python def predict_trajectories(objects_state): predictions = [] for obj in objects_state: # Generate multiple possible future paths based on historical data and context understanding candidate_paths = generate_candidate_paths(obj) # Evaluate likelihoods using learned models or rule-based systems scored_predictions = score_paths(candidate_paths, env_context) # Select most probable outcome(s) as final result top_prediction = select_top_k(scored_predictions, k=1)[0] predictions.append(top_prediction) return predictions ``` #### 性能优化策略 为了满足实时性需求,在不影响精度的前提下采取了一系列措施提高效率: - 利用GPU加速关键运算环节; - 对冗余特征降维减少内存占用; - 实施轻量化网络架构降低延迟。 上述技术手段共同作用使得整个系统能够在毫秒级时间内完成复杂路况下的精准预测任务。
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