3. 自动驾驶系统架构

自动驾驶系统不是单一程序，而是由多个实时性、可靠性要求各异的子系统协同构成的复杂工程系统。理解模块划分与数据流，是后续在 ROS2 中做部署、调优和排障的前提。本节从功能分层出发，说明各模块的职责边界，再落到 ROS2 在系统集成中的角色，最后给出典型数据流设计方法。

一、核心原理：六层模块划分与职责边界

工程上通常把自动驾驶系统划分为感知、定位、规划、控制、底盘、HMI 六个功能域。它们并非简单串联，而是存在反馈与并行关系：感知与定位为规划提供环境与自车状态，规划输出轨迹，控制把轨迹转成执行器指令，底盘反馈真实运动状态，HMI 承担人机交互与状态监控。

• 感知：激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波等传感器数据接入，完成目标检测、跟踪、车道线识别、可行驶区域分割，输出障碍物列表与语义地图。
• 定位：融合 GNSS/RTK、IMU、轮速计、激光点云匹配，输出高频位姿与速度，是规划与控制的空间基准。
• 规划：分为全局路由、行为决策、局部轨迹规划三层，输出带时间戳的轨迹点序列及速度曲线。
• 控制：横向控制（转向）与纵向控制（油门/制动），将轨迹误差转为执行器指令，常用 MPC、Pure Pursuit、PID 等算法。
• 底盘：线控转向、线控制动、驱动电机、档位与灯光，通过 CAN 总线接收指令并回传车辆状态。
• HMI：显示规划轨迹、感知目标、系统状态，提供接管提示、模式切换与故障告警。

二、ROS2 在系统集成中的角色

ROS2 不是算法本身，而是系统集成的“神经系统”。它提供分布式通信、生命周期管理、参数配置、时间同步与日志诊断能力，使异构模块能够在同一时空基准下协作。其关键角色包括：

1. 通信中间件：基于 DDS 实现发布/订阅、请求/响应、动作三种模式，支持进程内、跨进程、跨主机通信。
2. 时间与时钟：通过 /clock 话题统一仿真与实车时间，保证多传感器数据时间戳一致。
3. 生命周期管理：节点可配置、激活、去激活，便于启动顺序控制与故障隔离。
4. 参数系统：算法阈值、车辆尺寸、控制增益等通过参数服务器动态调整，无需重新编译。
5. 诊断与记录：ros2 bag 记录全量话题，配合诊断聚合器实现回放与问题复现。

在部署层面，ROS2 常与 Docker、systemd、launch 文件结合，形成可重复的启动流程。例如使用 launch 文件按依赖顺序拉起定位、感知、规划、控制节点：

ros2 launch autoware_launch autoware.launch.xml \
  vehicle_model:=sample_vehicle \
  sensor_model:=sample_sensor_kit \
  map_path:=/maps/area_01

三、数据流设计：从传感器到执行器

数据流设计要回答三个问题：谁发布、谁订阅、以什么频率和 QoS 传输。典型链路如下：传感器驱动发布原始点云与图像；感知节点订阅后输出目标列表；定位节点融合多源数据输出位姿；规划节点订阅目标、位姿与地图，输出轨迹；控制节点订阅轨迹与车辆状态，输出控制指令；底盘驱动订阅指令并回传底盘状态；HMI 订阅关键话题做可视化。

数据流设计中需要特别关注 QoS 配置。感知点云数据量大、允许丢帧，适合 best_effort；控制指令要求可靠送达，应使用 reliable；定位与轨迹话题频率高，需设置合适的 depth 避免队列积压。错误配置会导致“话题存在但收不到数据”或“延迟累积”等典型问题。

四、案例与场景：城市路口左转

以城市路口左转为例：感知模块识别对向直行车辆与行人，输出目标 ID 与速度；定位模块提供车辆在路口内的厘米级位姿；规划模块先做行为决策判断是否可左转，再生成平滑轨迹；控制模块跟踪轨迹并输出转向角与减速度；底盘执行后回传横摆角速度；HMI 显示左转路径与对向车辆距离。整个链路中，ROS2 负责把各节点的时间戳对齐，使规划看到的是同一时刻的环境快照。

五、常见误区与复盘

复盘时建议用 ros2 topic hz 与 ros2 topic delay 检查各链路频率与延迟，用 ros2 bag record 记录关键话题后离线回放，定位是算法问题还是通信问题。只有模块边界清晰、数据流可观测，ROS2 的系统集成价值才能真正落地。