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wzjs 2025/7/26 2:35:11

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引言

Apollo是由百度开源的自动驾驶平台，其源码架构设计复杂且高度模块化，是学习大型软件工程设计的绝佳案例。本文将以通俗易懂的方式，结合C++伪代码示例，解读Apollo的核心架构设计思想，帮助初学者理解如何从零构建一个可扩展、高可靠的自动驾驶系统。

一、Apollo架构概述：分层设计与模块协作

Apollo的架构分为 感知（Perception）、定位（Localization）、决策（Decision）、规划（Planning） 和 控制（Control） 五大核心模块，各模块通过 ROS（Robot Operating System） 进行通信，形成完整的自动驾驶闭环。

1. 模块职责划分

模块	功能描述
感知	融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器数据，识别环境中的障碍物、交通灯等目标。
定位	通过GPS、IMU和高精地图，实时计算车辆在三维空间中的精确位置。
决策	根据感知和地图信息，生成驾驶意图（如变道、避障、停车）。
规划	生成安全、合法的行驶路径（Path Planning）和速度曲线（Speed Planning）。
控制	将规划结果转化为车辆执行指令（如转向、油门、刹车），实现车辆运动控制。

二、核心模块设计：以感知模块为例

1. 感知模块架构

感知模块的核心是 传感器数据融合，其设计思路如下：

多传感器输入：激光雷达、摄像头、毫米波雷达分别独立处理数据。
数据融合：通过卡尔曼滤波或多目标跟踪算法（如DeepSORT）融合多传感器结果。
轨迹管理：维护目标的生命周期（初始化、更新、删除），并输出给决策模块。

2. C++伪代码示例：传感器数据融合

// 传感器接口定义（抽象基类）
class Sensor {
public:virtual void ProcessData(const std::vector<SensorObject>& raw_data) = 0;virtual std::vector<Track> GetTracks() = 0;
};// 激光雷达传感器（具体实现）
class LidarSensor : public Sensor {
public:void ProcessData(const std::vector<SensorObject>& raw_data) override {// 激光雷达点云处理逻辑for (const auto& obj : raw_data) {// 提取目标特征（如位置、速度）Track track = CreateTrack(obj);tracks_.push_back(track);}}std::vector<Track> GetTracks() override {return tracks_;}private:std::vector<Track> tracks_;
};// 融合模块（主流程）
class MultiSensorFusion {
public:MultiSensorFusion() {// 注册传感器sensors_.push_back(std::make_shared<LidarSensor>());sensors_.push_back(std::make_shared<RadarSensor>());sensors_.push_back(std::make_shared<CameraSensor>());}void FuseFrame() {std::vector<Track> fused_tracks;for (const auto& sensor : sensors_) {auto tracks = sensor->GetTracks();for (const auto& track : tracks) {// 数据关联与轨迹更新if (IsNewTrack(track)) {fused_tracks.push_back(track);} else {UpdateExistingTrack(track);}}}PublishFusedTracks(fused_tracks);  // 输出到决策模块}private:std::vector<std::shared_ptr<Sensor>> sensors_;
};

3. 关键设计模式应用

工厂模式：通过 std::make_shared 动态创建传感器实例，解耦传感器类型与调用方。
策略模式：不同传感器的 ProcessData 实现独立，便于扩展新传感器类型（如红外相机）。
观察者模式：融合模块监听传感器数据变化，实现事件驱动的更新机制。

三、规划模块设计：场景-阶段-任务分层架构

1. 分层逻辑

Apollo的规划模块采用 Scenario-Stage-Task 三层架构（见知识库[6]）：

Scenario（场景）：定义当前驾驶情境（如车道保持、路口通行）。
Stage（阶段）：场景下的具体步骤（如无保护路口通行）。
Task（任务）：阶段内的具体操作（如避障、路径优化）。

2. 状态机驱动切换

// 状态机管理器（简化版）
class ScenarioManager {
public:void UpdateScenario(const PerceptionResult& perception) {if (IsInIntersection(perception)) {current_scenario_ = std::make_shared<IntersectionScenario>();} else {current_scenario_ = std::make_shared<LaneFollowScenario>();}current_scenario_->Execute();}private:std::shared_ptr<Scenario> current_scenario_;
};// 场景接口
class Scenario {
public:virtual void Execute() = 0;
};// 具体场景实现
class LaneFollowScenario : public Scenario {
public:void Execute() override {// 调用Stage和Task生成路径stage_ = std::make_shared<LaneFollowStage>();stage_->Run();}
};

四、设计模式在Apollo中的典型应用

1. 单例模式：配置管理器

// 配置管理器（单例）
class ConfigManager {
public:static ConfigManager* GetInstance() {static ConfigManager instance;return &instance;}Config LoadNamespace(const std::string& namespace_id) {// 从Apollo配置中心拉取配置return config_data_[namespace_id];}private:ConfigManager() { /* 初始化配置 */ }std::map<std::string, Config> config_data_;
};

2. 工厂模式：模块初始化

// 模块工厂
class ModuleFactory {
public:static std::shared_ptr<Module> CreateModule(const std::string& module_type) {if (module_type == "perception") {return std::make_shared<PerceptionModule>();} else if (module_type == "planning") {return std::make_shared<PlanningModule>();}return nullptr;}
};