进阶课程丨Apollo ROS原理—2.pdf

实验性项目里面采用的Topic是Message，数据量是比较小的，可能只有几K或者最多1~2MHZ，但
在实际自动驾驶场景里面数据量非常大。例如Lidar一帧数据大概是7M，一秒钟10帧，就会产生
70M/S的流量；一个Camera按5M计算，四个Camera就是20M，如果是按10HZ计算一秒钟会产生
200M左右的数据。ROS架构对大数据传输存在很大的性能瓶颈，一种直接后果是时延非常高，这在
自动驾驶整个系统里面是非常危险的。

回复：在自动驾驶系统中，数据处理的效率和实时性至关重要。实验性项目采用的基于Topic的Message传输方式在小数据量场景下是有效的，但当面临大量实际传感器数据时，现有ROS架构在处理大数据传输时存在瓶颈，会导致时延增高。对于数据量庞大的自动驾驶系统而言，这将造成严重影响。针对这一问题，我们正在研究优化数据传输效率的策略，确保系统实时响应并满足自动驾驶的需求。

针对您提到的Apollo ROS原理实验性项目中的数据量问题，我明白您所描述的挑战。在自动驾驶场景中，Lidar和Camera等传感器产生大量数据，而ROS架构在大数据传输方面确实可能存在性能瓶颈，导致时延升高，这是非常危险的。为了解决这个问题，我们可以考虑优化数据传输策略、提升硬件性能或采用更高效的数据处理技术。同时，也需要对ROS架构进行深度优化或考虑采用其他更适合大数据处理的架构。确保系统实时性、稳定性和安全性至关重要。