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    如何在ROS的基础上提升无人驾驶系统的可靠性

    电子设计 ? 2021-02-15 10:26 ? 次阅读

    本文着重介绍基于机器人操作系统ROS的无人驾驶系统。文中将介绍ROS以及它在无人驾驶场景中的优缺点,并讨论如何在ROS的基础上提升无人驾驶系统的可靠性、通信性能和安全性。

    在上篇解析光学雷达(LiDAR)技术(《》)之后,本文着重介绍基于机器人操作系统ROS的无人驾驶系统。文中将介绍ROS以及它在无人驾驶场景中的优缺点,并讨论如何在ROS的基础上提升无人驾驶系统的可靠性、通信性能和安全性。

    无人驾驶:多种技术的集成

    无人驾驶技术是多个技术的集成,如图1所示,一个无人驾驶系统包含了多个传感器,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。每个传感器在运行时都不断产生数据,而且系统对每个传感器产生的数据都有很强的实时处理要求。比如摄像头需要达到60FPS的帧率,意味着留给每帧的处理时间只有16毫秒。但当数据量增大之后,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进入系统,占满CPU资源,就很可能使得摄像头的数据无法及时处理,导致无人驾驶系统错过交通灯的识别,造成严重后果。

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    图1无人驾驶系统范例

    如图2所示,无人驾驶系统整合了多个软件模块(包括路径规划、避障、导航、交通信号监测等)和多个硬件模块(包括计算、控制、传感器模块等),如何有效调配软硬件资源也是一个挑战。具体包括三个问题:第一,当软硬件模块数据增加,运行期间难免有些模块会出现异常退出的问题,甚至导致系统崩溃,此时如何为提供系统自修复能力?第二,由于模块之间有很强的联系,如何管理模块间的有效通信(关键模块间的通信,信息不可丢失,不可有过大的延时)?第三,每个功能模块间如何进行资源隔离?如何分配计算与内存资源?当资源不足时如何确认更高的优先级执行?

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    图2无人驾驶软硬件整合

    简单的嵌入式系统并不能满足无人驾驶系统的上述需求,我们需要一个成熟、稳定、高性能的操作系统去管理各个模块。在详细调研后,我们觉得机器人操作系统ROS比较适合无人驾驶场景。下文将介绍ROS的优缺点,以及如何改进ROS使之更适用于无人驾驶系统。

    机器人操作系统(ROS)简介

    ROS是一个强大而灵活的机器人编程框架,从软件构架的角度说,它是一种基于消息传递通信的分布式多进程框架。ROS很早就被机器人行业使用,很多知名的机器人开源库,比如基于quaternion的坐标转换、3D点云处理驱动、定位算法SLAM等都是开源贡献者基于ROS开发的。因为ROS本身是基于消息机制的,开发者可以根据功能把软件拆分成为各个模块,每个模块只是负责读取和分发消息,模块间通过消息关联。如图3所示,最左边的节点可能会负责从硬件驱动读取数据(比如Kinect),读出的数据会以消息的方式打包,ROS底层会识别这个消息的使用者,然后把消息数据分发给他们。

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    图3ROS系统

    ROS1.0

    ROS1.0起源于WillowGarage的PR2项目,主要组件包括ROSMaster、ROSNode和ROSService三种。ROSMaster的主要功能是命名服务,它存储了启动时需要的运行时参数,消息发布上游节点和接收下游节点的连接名和连接方式,和已有ROS服务的连接名。ROSNode节点是真正的执行模块,对收到的消息进行处理,并且发布新的消息给下游节点。ROSService是一种特殊的ROS节点,它相当于一个服务节点,接受请求并返回请求的结果。图4展示了ROS通信的流程顺序,首先节点会向masteradvertise或者subscribe感兴趣的topic。当创建连接时,下游节点会向上游节点TCPServer发布连接请求,等连接创建后,上游节点的消息就会通过连接送至下游节点。

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    图4ROSMasterNode通信

    ROS2.0

    ROS2.0的改进主要是为了让ROS能够符合工业级的运行标准,采用了DDS(数据分发服务)这个工业级别的中间件来负责可靠通信,通信节点动态发现,并用sharedmemory方式使得通信效率更高。通过使用DDS,所有节点的通信拓扑结构都依赖于动态P2P的自发现模式,所以也就去掉ROSMaster这个中心节点。如图5所示,RTIContext、PrismTechOpenSplice和TwinOaks都是DDS的中间件提供商,上层通过DDSAPI封装,这样DDS的实现对于ROSClient透明。

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    图5ROS2.0DDS

    在无人车驾驶系统中,我们选择依旧基于ROS1.0开发,而不是ROS2.0,主要有以下几点考虑:

    ROS2.0是一个开发中的框架,很多功能还不是很完整,有待更多的测试与验证。而在无人驾驶环境中,稳定性与安全性是至关重要的,我们需要基于一个经过验证的稳定系统来保证系统的稳定性、安全性和性能,以达到无人车的要求。

    DDS本身的耗费。我们测试了直接在ROS1.0上使用DDS中间件,其中国防科技大学有一个开源项目MicROS已经做了相关的尝试,但是实验发现在一般的ROS通信场景中(100K发送者接收者通信),ROSonDDS的吞吐率并不及ROS1.0,主要原因是DDS框架本身的耗费要比ROS多一些,同时用了DDS以后CPU占用率有明显提高。但是我们也确认了使用DDS之后,ROS的QoS高优先级的吞吐率和组播能力有了大幅提升。我们的测试基于PrismTechOpenSplice的社区版,在它的企业版中有针对单机的优化,比如使用了共享内存的优化,我们暂未测试。

    DDS接口的复杂性。DDS本身就是一套庞大的系统,其接口的定义极其复杂,同时文档支持较薄弱。

    系统可靠性

    如上文所述,系统可靠性是无人驾驶系统最重要的特性。试想几个场景:第一,系统运行时ROSMaster出错退出,导致系统崩溃;第二,其中一个ROS节点出错,导致系统部分功能缺失。以上任何一个场景在无人驾驶环境中都可能造成严重的后果。对于ROS而言,其在工业领域的应用可靠性是非常重要的设计考量,但是目前的ROS设计对这方面考虑得比较少。下面就讨论实时系统的可靠性涉及的一些要素。

    去中心化

    ROS重要节点需要热备份,以便宕机时可以随时切换。在ROS1.0的设计中,主节点维护了系统运行所需的连接、参数和主题信息,如果ROSMaster宕机了,整个系统就有可能无法正常运行。去中心化的解决方案有很多,如图6所示,我们可以采用主从节点的方式(类似ZooKeeper),同时主节点的写入信息随时备份,主节点宕机后,备份节点被切换为主节点,并且用备份的主节点完成信息初始化。

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    图6基于ZooKeeper的监控和报警

    实时监控和报警

    对于运行的节点实时监控其运行数据,并检测到严重的错误信息时报警。目前ROS并没有针对监控做太多的构架考虑,然而这块方面恰恰是最重要的。对于运行时的节点,监控其运行数据,比如应用层统计信息、运行状态等,对将来的调试、错误追踪都有很多好处。如图7所示,实时监控从软件构架来说主要分成3部分:ROS节点层的监控数据API,让开发者能够设置所需的统计信息,通过统一的API进行记录;监控服务端定期从节点获取监控数据(对于紧急的报警信息,节点可以把消息推送给监控服务端);获取到监控数据后,监控服务端对数据进行整合、分析、记录,在察觉到异常信息后报警。

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    图7基于ZooKeeper的监控和报警

    节点宕机状态恢复

    节点宕机的时候,需要通过重启的机制恢复节点,这个重启可以是无状态的,但有些时候也必须是有状态的,因此状态的备份格外重要。节点的宕机检测也是非常重要的,如果察觉到节点宕机,必须很快地使用备份的数据重启。这个功能我们也已经在ZooKeeper框架下实现了。

    系统通信性能提升

    由于无人驾驶系统模块很多,模块间的信息交互很频繁,提升系统通信性能会对整个系统性能提升的作用很大。我们主要从以下三个方面来提高性能:

    第一,目前同一个机器上的ROS节点间的通信使用网络栈的loop-back机制,也就是说每一个数据包都需要经过多层软件栈处理,这将造成不必要的延时(每次20微秒左右)与资源消耗。为了解决这个问题,我们可以使用共享内存的方法把数据memory-map到内存中,然后只传递数据的地址与大小信息,从而把数据传输延时控制在20微秒内,并且节省了许多CPU资源。

    第二,现在ROS做数据broadcast的时候,底层实现其实是使用multipleunicast,也就是多个点对点的发送。假如要把数据传给5个节点,那么同样的数据会被拷贝5份。这造成了很大的资源浪费,特别是内存资源的浪费。另外,这样也会对通信系统的吞吐量造成很大压力。为了解决这个问题,我们使用了组播multicast机制:在发送节点和每一接收节点之间实现点对多点的网络连接。如果一个发送节点同时给多个接收节点传输相同的数据,只需复制一份相同的数据包。组播机制提高了数据传送效率,减少了骨干网络出现拥塞的可能性。图8对比了原有的通信机制(灰线)与组播机制(橙色)的性能,随着接收节点数量增加(X轴),原有的通信机制的数据吞吐量急剧下降,而组播机制的数据吞吐量则比较平稳,没有受到严重影响。

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    图8Multicast性能提升

    第三,对ROS的通信栈研究,我们发现通信延时很大的损耗是在数据的序列化与反序列化的过程。序列化将内存里对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式。在序列化期间,对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。之后,可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态,重新创建该对象。为了解决这个问题,我们使用了轻量级的序列化程序,将序列化的延时降低了50%。

    系统资源管理与安全性

    如何解决资源分配与安全问题是无人驾驶技术的一个大课题。想象两个简单的攻击场景:第一,其中一个ROS的节点被劫持,然后不断地分配内存,导致系统内存消耗殆尽,造成系统OOM而开始关闭不同的ROS节点进程,从而整个无人驾驶系统崩溃。第二,ROS的topic或者service被劫持,ROS节点之间传递的信息被伪造,导致无人驾驶系统行为异常。

    我们选择的方法是使用LinuxC++ontainer(LXC)来管理每一个ROS节点进程。简单来说,LXC提供轻量级的虚拟化以便隔离进程和资源,而且不需要提供指令解释机制以及全虚拟化等其他复杂功能,相当于C++中的NameSpace。LXC有效地将单个操作系统管理的资源划分到孤立的群组中,以更好地在孤立的群组之间平衡有冲突的资源使用需求。对于无人驾驶场景来说,LXC最大的好处是性能损耗小。我们测试发现,在运行时LXC只造成了5%左右的CPU损耗。

    除了资源限制外,LXC也提供了沙盒支持,使得系统可以限制ROS节点进程的权限。为了避免有危险性的ROS节点进程可能破坏其他ROS节点进程的运行,沙盒技术可以限制可能有危险性的ROS节点访问磁盘、内存以及网络资源。另外为了防止节点中的通信被劫持,我们还实现了节点中通信的轻量级加密解密机制,使黑客不能回放或更改通信内容。

    结论

    要保证一个复杂的系统稳定、高效地运行,每个模块都能发挥出最大的潜能,需要一个成熟有效的管理机制。在无人驾驶场景中,ROS提供了这样一个管理机制,使得系统中的每个软硬件模块都能有效地进行互动。原生的ROS提供了许多必要的功能,但是这些功能并不能满足无人驾驶的所有需求,因此我们在ROS之上进一步地提高了系统的性能与可靠性,完成了有效的资源管理及隔离。我们相信随着无人驾驶技术的发展,更多的系统需求会被提出,比如车车互联、车与城市交通系统互联、云车互联、异构计算硬件加速等,我们也将会持续优化这个系统,力求让它变成无人驾驶的标准系统。

    作者简介:

    刘少山,PerceptIn联合创始人,主要专注于增强现实、虚拟现实、机器人的核心SLAM技术及其在智能硬件上的实现与优化。创立PerceptIn之前在百度美国研发中心工作,负责无人车系统架构及产品化。

    张伟德,百度美国研发中心高级架构师。曾在弗吉尼亚大学网格计算小组担任研究员,在Yahoo!、微软等公司负责大型分布式搜索构架设计。目前在百度从事大数据深度学习架构和开发。

    JamesPeng,百度首席架构师。斯坦福大学博士,研究方向包括云计算平台、深度学习、数据建模、大规模数据库等。曾在Google工作多年,加入百度后领导多个创新项目,并于2013年获得百度最高奖。*

    编辑:hfy

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    针对现有的立体匹配算法在精度和速度上不可兼得的现状,提出一种改进的跨尺度代价聚合立体匹配算法。通过强....
    发表于 02-02 14:36 ? 37次 阅读
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    波士顿动力机器狗学会了“三狗一组”跳大绳

    跳完集体舞、引得马斯克赞叹不已后,波士顿动力的机器狗Spot,又有了新才艺。 安装了机械臂的Spot....
    的头像 工程师邓生 发表于 02-02 14:06 ? 262次 阅读
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    法国六足机器人AntBot利用偏振太阳光找路

    一直以来,昆虫凭借其非常迷你的神经结构和传感能力,实现了非常高超的智力和能力,给人们留下了非常深刻的....
    的头像 物联网前沿 发表于 02-02 11:12 ? 215次 阅读
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    垃圾分类机器人是否能取代人工分拣?

    垃圾分类到现在已经是许多地方的人们生活中的常态了。不过在保护环境的同时,垃圾分类也确实为生活垃圾的倾....
    发表于 02-02 10:32 ? 849次 阅读
    垃圾分类机器人是否能取代人工分拣?

    现代汽车推出一款客户服务机器人

    近 日,现代汽车推出了一款新的客户服务机器人DAL-e,它既可爱又实用,已经在首尔南部的一个现代汽车....
    的头像 IEEE电气电子工程师学会 发表于 02-02 09:40 ? 354次 阅读
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    惯性传感器如何促进移动机器人自主工作

    机器人导航概述 Adept MobileRobots Seekur机器人 MEMS 角速率检测 ...
    发表于 01-27 06:32 ? 0次 阅读
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    无人驾驶分级及关键技术

    无人驾驶分级 无人驾驶汽车关键技术
    发表于 01-21 07:13 ? 0次 阅读
    无人驾驶分级及关键技术

    基于XE162FN的多功能智能机器人的硬件和软件设计

    这里介绍了基于英飞凌16 位单片机XE162FN的多功能智能机器人的硬件和软件设计。该设计的创新之处在于将智能机器人的娱乐功能...
    发表于 01-21 07:08 ? 0次 阅读
    基于XE162FN的多功能智能机器人的硬件和软件设计

    迷你语音助手小机器人设计方案

    智能音箱痛点的迷你语音助手小机器人
    发表于 01-14 07:39 ? 101次 阅读
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    浅析导航底盘如何解决服务机器人室内自主移动难题

    近年来,人工智能技术的发展迅猛,商用服务机器人的需求不断激增,基于机器人底层应用进行上层开发的机器人底盘需求也越来越...
    发表于 01-07 10:09 ? 606次 阅读
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    小学机器人教育领域分析

    ?STEM到底是什么,怎么解决STEM师资培养的问题一直是这个专栏关注和想回答的问题。格物斯坦认为让老师们发现自身现有优...
    发表于 12-18 11:16 ? 505次 阅读
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    实现下一代机器人至关重要的关键传感器技术介绍

    对实现下一代机器人至关重要的几项关键传感器技术包括磁性位置传感器、存在传感器、手势传感器、力矩传感器、环境传感器和管理传...
    发表于 12-07 07:04 ? 2323次 阅读
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    工业机器人有哪些突发事故?

      1) 低速动作突然变成高速动作。   2) 其他作业人员执行了操作。   3) 因周边设备等发生异常和程序错误,启动了不同...
    发表于 12-04 15:54 ? 101次 阅读
    工业机器人有哪些突发事故?

    《AI 概论》教师手册(第二篇)——AI的基礎知識

    1. 簡介人工智慧(AI) 人工智慧的定義 ? 人工智慧(Artificial intelligence,簡稱AI),是指讓電腦能夠表現出與人類相類...
    发表于 12-03 16:48 ? 808次 阅读
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    AI概论: <TensorFlow + Excel>可操作教案(Part-B:AI头脑+机器人行为)

    任务九: 让AI自动提取特征 任务十: 如何教导AI分辨与? 任务十一: 收集您喜欢的图片,来引导AI自我学习 任务十二...
    发表于 12-01 16:07 ? 202次 阅读
    AI概论: <TensorFlow + Excel>可操作教案(Part-B:AI头脑+机器人行为)
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