本文摘要：本文是无人驾驶技术系列的第二篇。在上篇解析光学雷达（LiDAR）技术之后，本文侧重讲解基于机器人操作系统ROS的无人驾驶系统。 文中将讲解ROS以及它在无人驾驶场景中的优缺点，并辩论如何在ROS的基础上提高无人驾驶系统的可靠性、通信性能和安全性。 无人驾驶：多种技术的构建 无人驾驶技术是多个技术的构建，如图1右图，一个无人驾驶系统包括了多个传感器，还包括长距雷达、激光雷达、短距雷达、摄像头、超声波、GPS、陀螺仪等。

本文是无人驾驶技术系列的第二篇。在上篇解析光学雷达（LiDAR）技术之后，本文侧重讲解基于机器人操作系统ROS的无人驾驶系统。

文中将讲解ROS以及它在无人驾驶场景中的优缺点，并辩论如何在ROS的基础上提高无人驾驶系统的可靠性、通信性能和安全性。　　无人驾驶：多种技术的构建　　无人驾驶技术是多个技术的构建，如图1右图，一个无人驾驶系统包括了多个传感器，还包括长距雷达、激光雷达、短距雷达、摄像头、超声波、GPS、陀螺仪等。每个传感器在运营时都大大产生数据，而且系统对每个传感器产生的数据都有很强的实时处理拒绝。

比如摄像头必须超过60FPS的帧亲率，意味著留下每帧的处置时间只有16毫秒。但当数据量减小之后，分配系统资源便成了一个难题。例如，当大量的激光雷达点云数据转入系统，填满CPU资源，就很有可能使得摄像头的数据无法及时处理，造成无人驾驶系统错失交通灯的辨识，导致严重后果。

　　图1无人驾驶系统范例　　如图2右图，无人驾驶系统统合了多个软件模块（还包括路径规划、避障、导航系统、交通信号监测等）和多个硬件模块（还包括计算出来、掌控、传感器模块等），如何有效地调配软硬件资源也是一个挑战。明确还包括三个问题：第一，当软硬件模块数据减少，运营期间不免有些模块不会出现异常解散的问题，甚至导致系统瓦解，此时如何为获取系统自修缮能力？第二，由于模块之间有很强的联系，如何管理模块间的有效地通信（关键模块间的通信，信息不能遗失，不能有过大的延时）？第三，每个功能模块间如何展开资源隔绝？如何分配计算出来与内存资源？当资源严重不足时如何证实更高的优先级继续执行？　　图2无人驾驶软硬件统合　　非常简单的嵌入式系统并无法符合无人驾驶系统的上述市场需求，我们必须一个成熟期、平稳、高性能的操作系统去管理各个模块。在详尽调研后，我们实在机器人操作系统ROS较为合适无人驾驶场景。

下文将讲解ROS的优缺点，以及如何改良ROS使之更加限于于无人驾驶系统。

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