Autoware主要的模块解释以及框架

1、主要包括感知和规划两大部分。
感知包括定位模块，检测模块，预测模块。定位模块使用3D map和SLAM算法来实现，辅助以GNSS和IMU传感器。检测模块使用摄像头和激光雷达，结合传感器融合算法和深度学习网络进行目标检测。预测模块使用定位和检测的结果来预测跟踪目标。
2、Computing 模块的解释
1.1 Localization

lidar_localizar 计算车辆当在全局坐标的当前位置(x,y,z,roll,pitch,yaw)，使用LIDAR的扫描数据和预先构建的地图信息。autoware推荐使用正态分布变换(NDT)算法来匹配激光雷达当前帧和3D map。

gnss_localizer 转换GNSS接收器发来的NEMA消息到位置信息(x,y,z,roll,pitch,yaw)。结果可以被单独使用为车辆当前位置，也可以作为lidar_localizar的初始参考位置。

dead_reckoner 主要使用IMU传感器预测车辆的下一帧位置，也可以用来对lidar_localizar和gnss_localizar的结果进行插值。
1.2 Detection

lidar_detector 从激光雷达单帧扫描读取点云信息，提供基于激光雷达的目标检测。主要使用欧几里德聚类算法，从地面以上的点云得到聚类结果。除此之外，可以使用基于卷积神经网路的算法进行分类，包括VoxelNet,LMNet.

image_detector 读取来自摄像头的图片，提供基于图像的目标检测。主要的算法包括R-CNN，SSD和Yolo，可以进行多类别(汽车，行人等)实时目标检测。

image_tracker 使用image_detector的检测结果完成目标跟踪功能。算法基于Beyond Pixels，图像上的目标跟踪结果被投影到3D空间，结合lidar_detector的检测结果输出最终的目标跟踪结果。<