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Autoware 作为开源自动驾驶框架，其不同版本在架构、功能和支持的硬件上有显著差异。
一、Autoware 主要版本对比
| 版本 | 核心特点 | 适用场景 | 局限性 |
|---|---|---|---|
| Autoware.AI | - 基于ROS 1（Melodic/Noetic） - 模块化设计（感知/定位/规划分离） - 依赖传统算法（如Lidar-Camera手工标定） | 学术研究、传统多传感器融合 | 代码臃肿，实时性差，对深度学习支持弱 |
| Autoware.Universe | - 基于ROS 2（Foxy/Humble） - 模块可插拔（使用 tier_projects管理）- 集成新算法（如CNN-based检测） | 仿真开发、多模态感知测试 | 对硬件要求高，文档不完善 |
| Autoware.Core | - 轻量化ROS 2核心 - 强调实时性和安全性（ISO 26262兼容） - 支持Apex.AI中间件 | 车规级硬件部署 | 功能较少，依赖商业组件 |
| Autoware.IO | - 商业版（丰田等车企支持） - 优化了感知算法延迟 - 提供量产工具链 | 量产车原型开发 | 闭源，需许可证 |
二、版本选型建议（仿真+感知+规划）
1. 纯仿真开发（Gazebo/CARLA）
- 推荐版本：
Autoware.Universe(ROS 2 Humble) - 优势：
- 原生支持CARLA和LGSVL仿真器（通过
awsim适配包） - 提供预构建的Docker镜像（
autowarefoundation/autoware-universe） - 集成最新感知算法（如
lidar_apollo_instance_segmentation） - 示例配置：
# 使用Universe的CARLA仿真启动命令
ros2 launch autoware_launch carla_simulator.launch.xml \
sensor_model:=sample_sensor_kit \
vehicle_model:=sample_vehicle
2. 感知算法开发
- 推荐版本：
- 传统方法：
Autoware.AI（ROS 1 + PCL点云处理） - 深度学习方法：
Autoware.Universe（ROS 2 + GPU加速） - 关键工具对比：
| 功能| Autoware.AI| Autoware.Universe|
|------------------|---------------------------|---------------------------|
| 目标检测| Euclidean聚类| CNN-based (CenterPoint)|
| 语义分割| RangeNet++| SPVNAS（4D语义KITTI SOTA）|
| 传感器标定| 手工标定工具| 自动标定（LiDAR-Camera）|
3. 规划与控制
- 推荐版本：
Autoware.Universe - 改进点：
- 全局规划：从A*升级为
OpenPlanner（支持车道级路由） - 局部规划：替换纯PID为
MPC（模型预测控制） - 行为决策：集成基于场景的有限状态机（FSM）
三、关键模块的版本差异
1. 感知栈对比
| 模块 | Autoware.AI | Autoware.Universe |
|---|---|---|
| 激光雷达处理 | points_preprocessor（滤波+降采样） | pointcloud_preprocessor（GPU加速） |
| 相机检测 | vision_darknet_detect（YOLOv3） | tensorrt_yolox（YOLOX+TensorRT） |
| 融合算法 | lidar_camera_fusion（手工规则） | probabilistic_fusion（贝叶斯滤波） |
2. 规划栈对比
| 模块 | Autoware.AI | Autoware.Universe |
|---|---|---|
| 全局路径生成 | way_planner（A*） | lanelet2_global_planner（车道级） |
| 局部避障 | astar_avoid | obstacle_avoidance_planner（ESDF） |
| 轨迹优化 | pure_pursuit | freespace_planner（优化QP求解） |
四、部署建议
1. 硬件需求
| 版本 | CPU需求 | GPU需求 | 内存要求 |
|---|---|---|---|
| Autoware.AI | 4核（2.5GHz+） | 可选（仅深度学习） | 8GB |
| Autoware.Universe | 8核（3.0GHz+） | NVIDIA Turing+（必需） | 16GB+ |
2. 仿真环境配置
# 推荐CARLA配置（Universe版本）
carla:
version: 0.9.13
sensors:
lidar: {channels: 64, range: 100m}
camera: {fov: 90, resolution: 1920x1080}
traffic: 50# NPC车辆数量
五、迁移注意事项
- 从Autoware.AI迁移到Universe：
- 需要重写所有ROS 1 Node为ROS 2 Component
- 替换
tf为tf2，rviz为rviz2
- 算法升级风险：
- 传统聚类算法（如
euclidean_cluster）可能在新版本中被移除 - 新的CNN检测器需要GPU支持
六、总结推荐
- 学术研究/快速验证：
Autoware.AI（ROS 1生态成熟） - 仿真+先进感知：
Autoware.Universe（ROS 2 + 深度学习） - 量产原型开发：
Autoware.IO（需商业支持）
对于大多数仿真和算法开发场景，Autoware.Universe (ROS 2 Humble) 是最佳选择，尤其在CARLA中测试时，其scenario_runner集成和GPU加速感知 pipeline 能显著提升效率。