Apollo Advanced Lesson | Cyber RT

原创 已于 2022-04-29 13:54:08 修改 · 294 阅读 · 1 ·
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#自动驾驶

于 2021-01-31 22:52:49 首次发布
本文探讨了传统ROS在自动驾驶领域的不足，如内核调度的不适应性和同步开销问题，以及动态内存分配的影响。然后介绍了Cyber架构，它基于DAG无环图和LockFree技术，将调度逻辑移至用户空间，减少了通信延迟。Cyber的任务编排策略包括Classic策略（协程池，全局优先级队列调度）和Choreography策略，以提高效率和实时性。协程在此扮演关键角色，允许任务在需要时暂停和恢复，优化内存分配并确保调度的确定性。

Contents


–This article is excerpted from Baidu’s official about Apollo, please indicate the source for reprinting–

传统ROS短板

  • 内核调度对自动驾驶算法业务逻辑不适应.
  • 各算法模块以独立模块,同步开销很显著,需要平衡效率与稳定性.
  • 动态内存申请.

Cyber 架构 与模块

framework

  • key concept
    • DAG无环图
    • Lock Free
      • lock free 对象池 ???
      • lock free 队列
由Sensor data 驱动
调度逻辑从内核搬到用户空间

调度流程图

任务编排策略
  • 任务基于协程实现,任务阻塞时,迅速让出CPU
    协程流程图
  • 调度的确定性
  • 支持跨进程,跨机通信.
  • 内存分配也是实时性的一大杀手
协程
  • 本质：可以被用户随时暂停和恢复的函数
  • 实现:协程运行时栈保持在堆上,而不是
调度
  • 两种调度策略：
    • Classic 策略；
    • Choreography策略
Classic 策略

SchedulerClassic 采用协程池 ，协程不会绑定到具体的处理核心上，而是放在全局的优先队列中被调度。

Choreography策略
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静态分配（static allocation）非阻塞调用进程内通信 -——代替网络协议栈通信开发者们希望能够不通过OS Kernel对键盘、鼠标以及Apollo的外挂设备（摄像头、激光雷达等）进行交互。Apollo 3.5版本以前构建在通用分时多户操作系统（Time-Sharing OS）Linux上，基于ROS1的通信模型。linux目前的调度是Completely Fair Scheduling(CFS) 算法，因为开发者们在实时性方面具有一定的要求，所以需要改为实时的调度算法。
自动驾驶开发入门（二）---浅谈Apollo Cyber RT中的协程
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以下这些是个人对于协程的总结。 先说一下协程的优点： ●协程的最大的优势：协程切换开销远小于线程，进程切换。相比于线程，协程没有内核态的上下文切换，近乎可以无限并发。协程在用户态进程显式的调度，可以把异步操作转换为同步操作，也意味着不需要加锁,避免了加锁过程中不必要的开销。Golang为什么有这么强的并发能力，协程居功至伟。协程创建于用户空间，理论上可以创建的协程数量远大于线程。 ●引入协程库后，代码以顺序性书写，易于理解，而执行时则是异步调用，性能不减。 使用协程需要注意的地方： ●使...
自动驾驶开发入门（五）---浅谈Apollo Cyber RT的数据处理层
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浅淡Apollo Cyber RT之数据缓存与融合 Cyber RT的层次图如下： 今天要讲的内容位于上图中的中间层。 一、基于Cyber RT的开发流程 在开发基于Cyber RT的模块时，并不是从main()函数开始的，常规的流程是这样的： 以PlanningComponent为例 ● 从Component派生一个子类PlanningComponent。 ● 重新实现虚函数Proc()和Init()。 Init()，组件初始化函数，当进程初始化时，被CyberRT框架调用，我们在
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Apollo Cyber RT 是百度 Apollo 自动驾驶平台中的一个高性能、低延迟的实时通信框架，专为自动驾驶系统设计。它类似于 ROS（Robot Operating System），但在性能、实时性和可扩展性方面进行了优化，以满足自动驾驶场景中对数据传输和处理的高要求。 ### 框架介绍 Apollo Cyber RT 提供了一个模块化、组件化的通信架构，支持节点（Node）、通道（Channel）、服务（Service）等基本通信单元。每个节点可以发布或订阅多个通道，实现进程间或跨节点的数据交换。Cyber RT 使用 Protobuf（Protocol Buffers）作为数据序列化格式，以确保高效的数据传输与解析 [^1]。 Cyber RT 的核心组件包括： - **节点（Node）**：作为通信的基本单元，节点可以发布或订阅数据。 - **通道（Channel）**：用于数据传输的逻辑路径，节点通过通道交换消息。 - **服务（Service）**：支持请求-响应模式的通信方式，适用于需要同步交互的场景。 - **定时器（Timer）**：用于周期性触发事件或回调函数。 ### 主要功能 Apollo Cyber RT 提供了丰富的功能和工具集，支持开发者构建、调试和部署自动驾驶模块。 #### 1. 实时通信机制 Cyber RT 支持高效的实时通信机制，确保传感器数据、控制指令等关键信息能够在系统中快速传递。其底层使用共享内存和零拷贝技术优化数据传输效率 [^1]。 #### 2. 组件开发支持 Cyber RT 提供了完整的组件开发流程，包括组件的创建、编译、运行和调试。开发者可以通过继承 `Component` 类并实现其生命周期方法（如 `Init()` 和 `Proc()`）来构建自定义模块 [^2]。 #### 3. 数据记录与回放 Cyber RT 提供了 `cyber_recorder` 工具，支持数据的记录与回放功能。开发者可以使用该工具进行数据采集、测试和调试，提高开发效率 [^3]。 #### 4. 参数管理 Cyber RT 支持多种类型的参数管理，包括整型、浮点型、布尔型、字符串型以及 Protobuf 类型。这些参数可以通过 `apollo::cyber::Parameter` 接口进行操作，便于配置和动态调整系统行为 [^4]。 #### 5. 服务调用机制 Cyber RT 支持服务调用机制，允许节点之间进行同步通信。开发者可以定义服务接口并通过 `cyber::Service` 实现服务端和客户端的交互 。 ### 使用指南 #### 1. 环境准备 在使用 Apollo Cyber RT 之前，需确保系统已安装 Apollo 6.0 或更高版本，并正确配置开发环境。建议使用 Ubuntu 系统，并安装 NVIDIA 显卡驱动及 CUDA 以支持可视化工具 [^3]。 #### 2. 创建组件 开发者可以通过继承 `Component` 类创建自定义组件。以下是一个简单的组件示例： ```cpp #include "cyber/component/component.h" class MyComponent : public apollo::cyber::Component<> { public: bool Init() override { // 初始化逻辑 return true; } bool Proc() override { // 数据处理逻辑 return true; } }; CYBER_REGISTER_COMPONENT(MyComponent) ``` #### 3. 使用命令行工具 Cyber RT 提供了一系列命令行工具，用于调试和管理运行时系统： - `cyber_node`：查看节点信息。 - `cyber_channel`：查看通道信息。 - `cyber_service`：查看服务信息。 - `cyber_monitor`：实时监控通道数据流。 - `cyber_recorder`：记录和回放数据。 例如，启动一个模块： ```bash cyber_launch start your_module.launch ``` 停止模块： ```bash cyber_launch stop your_module.launch ``` #### 4. 参数配置 使用 `apollo::cyber::Parameter` 可以在运行时动态设置和获取参数。例如： ```cpp apollo::cyber::Parameter param("int_param", 10); int64_t value = param.as_int64(); ``` #### 5. 服务调用 定义服务接口并在组件中实现服务端逻辑，客户端通过 `cyber::Client` 调用服务。例如： ```cpp // 定义服务接口 class MyService : public apollo::cyber::Service<MyRequest, MyResponse> { public: void HandleRequest(const std::shared_ptr<MyRequest>& request, std::shared_ptr<MyResponse>& response) override { // 处理请求 } }; ``` ###
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