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信號描述 圖中的模塊連接在抽象級別上顯示了數(shù)據(jù)從一個功能模塊傳遞到另一個功能模塊的生產(chǎn)者-消費者關(guān)系。但是，為簡化起見，在文檔的其余部分將其稱為信號或數(shù)據(jù)流。功能模塊的輸出可能是系統(tǒng)中一個或多個功能模塊的輸入。 本文描述了系統(tǒng)架構(gòu)圖中各功能模塊之間的數(shù)據(jù)流。本節(jié)中描述的數(shù)據(jù)流在后續(xù)各節(jié)的功能模塊描述中引用。功能模塊只是簡單地引用本節(jié)的數(shù)據(jù)流，并進一步闡述數(shù)據(jù)流在其功能、用途和實現(xiàn)方面的作用（輸入和/或輸出

運動控制(激活) 運動控制功能模塊圖 運動控制(激活)功能模塊負責請求與自主車輛運動相關(guān)的推進變化,包括但不限于加速請求、制動請求和轉(zhuǎn)向請求。 責任包括: ?提供與各種外部執(zhí)行模塊的接口,如電動助力轉(zhuǎn)向(EPS)、自動制動(ABS)、PRNDL變速箱齒輪選擇、牽引控制等。 ?提供必要的中間件層來管理與外部執(zhí)行模塊完整且足夠的接口,這些模塊具有不同的復(fù)雜性和能力級別。例如,外部執(zhí)行模塊可以包括基于環(huán)境數(shù)據(jù)和條件的學(xué)習能力,或者它可以是一個簡

操作域監(jiān)督（ODS） 操作域監(jiān)督功能模塊圖 操作域監(jiān)督模塊監(jiān)控與動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)相關(guān)的能力、狀態(tài)和情況，目的是確保自動駕駛車輛在操作設(shè)計域及其他適用的動態(tài)和靜態(tài)約束下運行。它使用兩個操作域表示實現(xiàn)運行時監(jiān)控： ?授權(quán)操作域表示設(shè)計意圖操作設(shè)計域和當前適用狀態(tài)的并集，根據(jù)立法、驗證和/或解決漏洞的行動，該域可能在系統(tǒng)生命周期中發(fā)展。 ?當前操作域表示上述基線域的有條件約束子集，由下述條件集修改。 操作域監(jiān)督主要影響任

軌跡規(guī)劃（路徑規(guī)劃） 軌跡規(guī)劃功能模塊圖 軌跡規(guī)劃功能模塊提供算法以規(guī)劃機動的路徑，以便控制轉(zhuǎn)向、制動和加速。它與行為規(guī)劃密切合作，有時兩者作為相同算法的輸出獲得，或以反饋遞歸調(diào)整的方式獲得。自動駕駛車輛依賴實時的車輛狀態(tài)和環(huán)境信息（例如周圍車輛、道路條件）來獲得確保安全通行的本地軌跡，同時最小化偏離整體行程軌跡（來自路徑規(guī)劃的全局軌跡）。本地軌跡規(guī)劃可以定義為實時規(guī)劃車輛從一個可行狀態(tài)到下一個可行狀

行為規(guī)劃（駕駛策略） 行為規(guī)劃（BP）功能模塊提供算法以在路線目標內(nèi)做出機動決策。 使用多模型路徑規(guī)劃算法進行機動，給定目標跟蹤和空間及走廊內(nèi)所有動態(tài)對象的預(yù)測行為，行為規(guī)劃器同時評估多種可能的機動，然后將其與更新的道路觀測相關(guān)聯(lián)。行為規(guī)劃需要在車輛安全性和舒適性的基礎(chǔ)上平衡駕駛效率。駕駛效率意味著確定最佳車道或道路以快速到達目的地，而舒適性考慮則意味著安全地到達那個車道或走廊。車道排名和可行性檢查是車輛

自車運動 自車運動功能模塊圖自車運動模塊估計車輛隨時間姿態(tài)（位置+方向）的變化。通過多種不同類型傳感器計算和改進的運動估計的融合，可以獲得比單一傳感器測量更準確可靠的估計。根據(jù)系統(tǒng)的不同，使用的輸入數(shù)量各異。更簡單的自車運動組件可能只處理IMU和底盤傳感器的數(shù)據(jù)。然而，更復(fù)雜的系統(tǒng)可能使用所有或子集的其他輸入來計算額外的運動估計，然后將其融合在一起。 自車運動輸入： ?規(guī)范|特征|對象：使用連續(xù)的感知數(shù)據(jù)序列來

場景理解 場景理解功能模塊圖場景理解功能模塊體現(xiàn)了負責“理解”當前駕駛場景的算法。如果自主車輛要在共享的駕駛空間中進行智能操縱，則有必要預(yù)測/預(yù)見該空間內(nèi)其他實體的行動。場景或方案理解不僅僅是識別當前情況的“狀態(tài)”，還包括對其演變方式的預(yù)測。 此功能模塊中的算法可能能夠模擬多種因果場景，以幫助為自主車輛選擇最佳行動方案。然而，場景理解本身不會對自主車輛應(yīng)該采取的行動做出任何決定，也不會選擇要模擬的行動方

定位 定位功能模塊圖在駕駛員輔助或自動駕駛車輛的背景下，定位是指識別車輛在世界和車輛地圖子系統(tǒng)中的姿態(tài)（位置和方向）的過程。這個過程可能依賴于各種傳感器（全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)GNSS、攝像頭、光檢測與測距LiDAR等）的輸入?！岸ㄎ弧焙w的范圍很廣。一個簡單的實現(xiàn)可能只包括一些車輛運動與原始GNSS輸出的融合，而一個復(fù)雜的實現(xiàn)可能正在處理20個或更多傳感器的輸入，并將接收到的數(shù)據(jù)與地圖中存儲的位置進行比較，地圖每英里可能有

感知功能模塊負責檢測、分類和跟蹤自主車輛附近的實體和事件。來自車載傳感器的數(shù)據(jù)可與其他來源的信息相結(jié)合，如高清地圖、V2X或互聯(lián)服務(wù)，以完成此任務(wù)。感知模塊負責建立和更新車輛感知范圍內(nèi)環(huán)境的虛擬表示。 感知功能模塊圖感知模塊可能包括以下算法：?檢測基礎(chǔ)設(shè)施元素，如可行駛路面、路標、交通燈、路緣、交通錐、施工、欄桿等，以及這些元素的動態(tài)屬性（例如，收費站欄桿下降，紅燈等）。 ?檢測、分類和跟蹤動態(tài)實體，如車

任務(wù)控制 任務(wù)控制任務(wù)控制組合了來自車輛乘員、車輛操作者（司機或遠程操作者）和操作域監(jiān)督的輸入，以維持或改變自動駕駛車輛任務(wù)問題目標和邊界到路徑規(guī)劃。在此任務(wù)中，它使用兩個關(guān)鍵抽象： 在這個任務(wù)中，它使用了兩個關(guān)鍵的抽象概念： ?自動駕駛車輛任務(wù)：代表使用目的和駕駛狀態(tài)的結(jié)合。包括目標目的地、行程中斷、迭代和等待模式，以及任務(wù)期間駕駛狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換。 ?駕駛狀態(tài)：代表自動駕駛車輛、司機和潛在監(jiān)督車隊操作者