AutoPilot System Demos

这是一个基于 C++ 的简易自动驾驶软件栈演示项目，展示了现代自动驾驶系统的核心架构设计，包括模块化、去中心化通信、公共消息定义以及 Web 可视化。

🏗️ 架构概览

本项目采用典型的分层架构，各模块功能如下：

demos/
├── 3rdparty/          # [基础设施层] 统一管理外部依赖 (Protobuf, CivetWeb, json11等)
├── common_msgs/       # [公共协议层] 定义全车通用的 Protobuf 消息格式 (FrameData, ControlCommand等)
├── simple_middleware/ # [通信层] 基于 UDP 广播的发布/订阅中间件 (类似 ROS/CyberRT)
├── simple_daemon/     # [管理层] 负责各节点进程的生命周期管理与健康监控
├── system_monitor/    # [监控层] 集成了节点状态与网络流量的实时监视器
├── simple_map/        # [地图层] 提供地图静态车道线等数据
├── simple_simulator/  # [仿真层] 物理仿真引擎，维护世界真值并进行运动学积分
├── simple_sensor/     # [传感器层] 基于仿真真值生成传感器观测数据
├── simple_perception/ # [感知层] 负责障碍物检测与跟踪
├── simple_prediction/ # [预测层] 预测障碍物未来轨迹
├── simple_planning/   # [规划决策层] 负责行为决策(Decision)与轨迹生成(Planning)
├── simple_control/    # [控制层] 根据指令或轨迹计算控制量
├── simple_visualizer/ # [交互层] 基于 WebSocket 和 Canvas 的 Web 可视化终端
└── autopilot          # [工具层] 系统管理与状态查看工具

🔄 数据流水线 (Pipeline)

系统模拟了完整的自动驾驶数据流：

1. Interact (交互): 用户在 Visualizer 前端设置目标点
2. Command (指令): Visualizer 将指令封装为 ControlCommand 消息发布
3. Map (地图): simple_map 发布静态车道线数据 map/data
4. Simulator (仿真): simple_simulator 接收控制指令，进行物理仿真并维护世界真值
   • 订阅 control/command (目标速度、转向角)
   • 基于单车模型 (Bicycle Model) 进行运动学积分，更新车辆位姿
   • 发布 visualizer/data (包含车辆真值状态、障碍物信息)
5. Sensor (传感器): simple_sensor 基于仿真真值生成传感器观测数据
   • 订阅 visualizer/data (真值)
   • 添加传感器噪声和误差，模拟真实传感器特性
   • 发布传感器观测数据
6. Perception (感知): 基于传感器数据生成障碍物位置与状态
   • 订阅传感器观测数据
   • 发布 perception/obstacles
7. Prediction (预测): 基于感知结果预测障碍物未来动态
8. Planning (规划):
   • Decision (决策): 判断行为意图（如避让、停车、绕行）
   • Motion Planning (运动规划): 结合Map 数据和目标点，生成三阶贝塞尔曲线轨迹
   • 发布 planning/trajectory
9. Control (控制):
   • 接收 planning/trajectory 或直接响应控制指令
   • 计算控制量（目标速度、转向角）
   • 发布 control/command 给 Simulator
10. Visualize (显示): Visualizer 订阅数据并渲染到浏览器（含地图车道线）

🚀 快速开始

1. 编译

方式 A：使用 Docker 编译（推荐，跨平台）

使用 Docker 可以确保跨平台一致性，无需手动安装依赖：

# 构建 Docker 镜像（首次使用或依赖更新时需要）
./build_docker.sh build

# 在容器中编译整个项目
./build_docker.sh compile

# 或者使用 docker-compose
docker-compose up builder

# 只编译指定模块
./build_docker.sh module simple_control

# 进入容器进行交互式调试
./build_docker.sh shell

Docker 方式的优势：

• ✅ 跨平台支持（Windows、macOS、Linux）
• ✅ 环境一致性，避免依赖问题
• ✅ 自动处理所有依赖（CMake、Protobuf 等）
• ✅ 构建产物保留在主机上，可直接使用
• ✅ 支持增量编译，Docker 层缓存加速构建

Docker 使用技巧：

# 开发模式（包含调试工具）
DOCKERFILE=Dockerfile.dev ./build_docker.sh build
DOCKERFILE=Dockerfile.dev ./build_docker.sh shell

# 使用自定义镜像标签
IMAGE_TAG=v1.0 ./build_docker.sh build

# 查看帮助
./build_docker.sh help

方式 B：本地编译

项目提供了一键编译脚本，会自动处理所有模块的依赖关系：

cd simple-autopilot
./build_all.sh

本地编译要求：

• CMake (>= 3.10)
• C++17 编译器
• Protobuf（脚本会自动安装）
• Pthread

2. 运行

方式 A：带终端窗口启动（推荐调试用）

chmod +x run_all.sh
./run_all.sh

此脚本会自动打开多个终端窗口，分别显示各模块的实时输出。

方式 B：后台静默运行

chmod +x run_headless.sh
./run_headless.sh

此脚本在当前终端后台运行所有核心模块，日志保存在 logs/ 目录下。按 Ctrl+C 即可一键停止所有进程。

方式 C：手动分步运行

如果你无法使用上述脚本，请手动开启多个终端窗口，分别运行以下组件：

终端 1: 系统守护进程 (Daemon) 负责管理各模块进程，并收集 CPU、内存等运行指标。

./simple_daemon/build/daemon_node

终端 2: 系统监视器 (System Monitor) 用于实时监控各节点健康状态（由 Daemon 报告）、网络流量以及业务指标。

./autopilot status

终端 3: 地图模块 (Map) 提供静态地图数据。

./simple_map/build/map_node

终端 4: 仿真引擎 (Simulator) 物理仿真引擎，维护世界真值。

./simple_simulator/build/simulator_node

终端 5: 传感器模块 (Sensor) 基于仿真真值生成传感器观测数据。

./simple_sensor/build/sensor_node

终端 6: 感知模块 (Perception) 负责障碍物生成与检测。

./simple_perception/build/perception_node

终端 7: 规划模块 (Planning) 负责路径生成和决策逻辑。

./simple_planning/build/planning_node

终端 8: 控制模块 (Control) 计算控制量（目标速度、转向角）。

./simple_control/build/control_server

终端 9: 可视化模块 (Visualizer) Web 服务器，负责将数据推送到浏览器。

./simple_visualizer/build/server

3. 停止运行

无论使用哪种方式启动，你都可以使用以下脚本一键停止所有相关进程：

chmod +x stop_all.sh
./stop_all.sh

4. 体验

1. 打开浏览器访问 http://localhost:8080
2. 你将看到一个包含车辆、障碍物和网格的实时视图。
3. 自动驾驶演示：
   • 点击 "Go to Target (30,10)" 按钮。
   • 观察屏幕上生成的 青色轨迹线 (由 Planning 生成)。
   • 观察车辆如何沿轨迹行驶 (由 Control 执行)。
4. 紧急停车：点击 "Emergency Stop" 按钮，车辆将立即停止。

🧩 模块详解

Common Msgs

• 存放 .proto 文件，定义核心数据结构：
  • FrameData: 包含车辆状态、障碍物、规划轨迹、电量等。
  • ControlCommand: 定义控制指令格式。
• 编译生成独立的动态库，供各模块链接使用。

Simple Daemon

• 功能：作为系统的守护进程，负责监控各业务节点的生命周期（启动/停止/状态检测）。
• 进程监控：实时采集各节点的 PID、CPU 使用率和内存占用。
• 远程控制：响应来自 Visualizer 的指令，实现节点的远程拉起或关闭。

Simple Map

• 功能：提供地图静态车道线等数据。
• 数据流：发布 map/data。

Simple Simulator

• 功能：物理仿真引擎，扮演"虚拟物理世界"的角色，维护世界真值（Ground Truth）并进行物理仿真。
• 核心职责：
  • 接收 control/command (目标速度、转向角)
  • 基于单车模型 (Bicycle Model) 进行运动学积分，更新车辆位姿
  • 维护静态和动态障碍物的真值状态
  • 发布 visualizer/data (包含车辆真值状态、障碍物信息)
• 算法：
  • 运行频率：100Hz
  • 动力学模拟：使用一阶滞后模型模拟车辆加速过程
  • 运动学模拟：使用 Bicycle Model 进行积分
• 架构意义：实现了 Software-in-the-Loop (SIL) 架构，使得核心算法模块可以在不修改代码的情况下从仿真迁移到实车。

Simple Sensor

• 功能：基于仿真真值生成传感器观测数据，模拟真实传感器的特性。
• 数据流：
  • 订阅 visualizer/data (来自 Simulator 的真值)
  • 添加传感器噪声和误差
  • 发布传感器观测数据
• 作用：在仿真环境中模拟真实传感器的观测特性，为感知模块提供更真实的输入数据。

Simple Planning

• 功能：接收前端指令，结合车辆当前状态，规划未来路径。
• 算法：实现了三阶贝塞尔曲线生成算法，确保轨迹平滑且符合车头朝向约束。
• 依赖：引入了 json11 库用于解析 JSON 指令。

Simple Perception

• 功能：基于传感器观测数据生成障碍物位置与状态。
• 数据流：
  • 订阅传感器观测数据（来自 simple_sensor）
  • 进行障碍物检测与跟踪
  • 发布 perception/obstacles
• 算法：内置简单的障碍物检测和跟踪算法。

Simple Control

• 功能：根据规划轨迹或控制指令计算控制量（目标速度、转向角）。
• 算法：内置 Pure Pursuit (纯追踪) 算法。
• 数据流：
  • 订阅 planning/trajectory 或直接响应控制指令
  • 订阅 visualizer/data (车辆当前状态，用于反馈控制)
  • 发布 control/command (目标速度、转向角) 给 Simulator
• 架构说明：Control 模块不直接维护车辆位置，只负责计算控制量。车辆的实际运动由 Simulator 通过物理仿真计算得出。

System Monitor

• 实时监视：提供三合一的监控界面，包括车辆仪表盘、节点健康状态面板和网络流量统计。
• 状态同步：通过订阅 system/status 主题，实时显示由 Daemon 汇报的各模块运行指标。

Simple Visualizer

• 后端：使用 CivetWeb 搭建 HTTP/WebSocket 服务器。
• 前端：HTML5 Canvas 绘制，支持：
  • 实时车辆位姿渲染
  • 规划轨迹渲染 (青色曲线)
  • 历史轨迹渲染
  • 交互式指令发送

🛠️ 依赖项

• CMake (>= 3.10)
• C++17 编译器
• Protobuf (Google Protocol Buffers)
• Pthread
• (内置) CivetWeb, json11

📝 学习要点

通过这个项目，你可以学习到：

1. 架构设计：如何设计去中心化的 Pub/Sub 架构，以及 Planning/Control 分层设计。
2. 进程管理：学习如何编写 Daemon 进程来管理复杂软件栈的生命周期。
3. 构建系统：CMake 多模块管理，第三方库集成 (json11, protobuf)。
4. 算法实现：贝塞尔曲线规划、Pure Pursuit 控制、运动学建模。
5. 全栈开发：从底层 C++ 消息定义到前端可视化渲染的完整链路。