apollo代码学习2.4——深度解析(control)

本文深入探讨了Apollo自动驾驶系统的control模块,重点关注纵向、横向控制器的初始化和使用。文章解释了控制器的注册过程,如何通过工厂模式创建并初始化控制器,以及ControllerAgent类在算法接口中的作用。通过对ComputeControlCommand()函数的分析,揭示了控制命令的生成流程,为理解Apollo控制算法的实现提供了详细指导。

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 前段时间总结了一下control模块工作的大致流程,但是还有很多遗留的问题,上次博客也有提及到,像单独模块的具体算法实现,消息主题的订阅与发布(ros如何进行改进)这两个问题。

 那么今天就来总结下第一个问题,具体算法的实现。

 从百度apollo开源的代码来看,控制模块的控制器有纵向控制器,横向控制器和mpc控制器三个,默认情况使用纵向和横向控制器,mpc没使用。下面是控制器的注册代码段。在之前介绍初始化流程中,提起到注册控制器函数接口。再次回顾一下。

1.控制器的初始化。

 

 // set controller
  if (!controller_agent_.Init(&control_conf_).ok()) {
    std::string error_msg = "Control init controller failed! Stopping...";
    buffer.ERROR(error_msg);
    return Status(ErrorCode::CONTROL_INIT_ERROR, error_msg);
  }                    ///生成一个控制器代理,这个接口实现注册control算法,并传入信号,实现模块功能的入口。

 函数controller_agent_.Init()开启了接入控制器的流程。然后找到具体代码就可以看到它的庐山真面目了。顺便提一下,apollo的control模块下的算法添加说明实际主要讲就是这部分的内容。好了,代码如下:

 

Status ControllerAgent::Init(const ControlConf *control_conf) {
  RegisterControllers();                                     ///注册控制器(这里使用了软件设计中的工厂模式)
  CHECK(InitializeConf(control_conf).ok()) << "Fail to initialize config.";      ///通过工厂模式进行生成所需要的控制器。
  for (auto &controller : controller_list_) {
    if (controller == NULL || !controller->Init(control_conf_).ok()) {       ///具体控制器的初始化接口(设定一些具体控制器参数)
      if (controller != NULL) {
        AERROR << "Controller <" << controller->Name() << "> init failed!";
  
### 关于Apollo2025赛题的解题思路 #### 一、代码调试与环境配置 在参与Apollo星火自动驾驶比赛时,首先需要熟悉Dreamview工具及其使用方式。通过打开Dreamview并修改代码进行本地测试,能够有效验证开发的功能是否满足预期效果[^1]。此过程涉及对自动驾驶模块的深入理解,例如感知、规划和控制部分。 对于赛事中的具体编译流程,建议采用官方推荐的方法来提升效率,利用赛事提供的编译缓存机制可显著减少每次构建所需时间,从而加快迭代速度。 #### 二、赛题解析 以下是针对不同场景下的赛题分析: ##### 2.1 人行横道赛题 解决行人避让问题是自动驾驶技术的重要组成部分之一。通常情况下,可以通过调整车辆路径规划算法,在检测到前方存在过马路的人群时自动降低车速直至完全停止等待行人安全通过后再继续行驶[^1]。 ```python def pedestrian_crossing_handler(perception_data): if perception_data['pedestrians']: # 减速操作 control_command.speed = min(control_command.speed, SAFE_SPEED_LIMIT) # 如果距离太近则停车 if calculate_distance_to_pedestrian(perception_data) < MIN_SAFE_DISTANCE: control_command.brake = True return control_command ``` ##### 2.2 红绿灯场景赛题 红绿灯识别与响应也是挑战项目的核心内容。基于摄像头输入图像数据经过深度学习模型训练后的结果判断当前信号状态,并据此做出相应动作决定——加速通行或者提前准备刹车停下等待变灯。 ```python def traffic_light_handler(light_status): if light_status == 'red': control_command.stop() elif light_status == 'green' and not obstacle_ahead(): control_command.accelerate() return control_command ``` ##### 2.3-2.4 借道绕行、慢速车绕行赛题 当遇到道路施工或其他原因造成单向车道封闭需借用对面车道完成超车动作再返回原路线;而对于缓慢移动障碍物,则应计算最优轨迹避开同时保持合理间距不干扰其他正常交通参与者的行为模式[^1]。 ##### 2.5 施工区域减速慢行赛题 进入已知施工路段前提前降速至规定范围内平稳穿越整个区间直到驶离该范围恢复正常驾驶策略为止[^1]。 --- ### 示例代码片段总结 以上各函数仅为简化版示意实际应用还需考虑更多边界条件及异常情况处理逻辑确保系统鲁棒性和安全性达到竞赛标准要求。 ---
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