CyberRT
01.数据传输
Apollo项目CyberRT主要包括下面三个方面：
通信性能优化
去中心化网络拓扑
数据兼容性扩展
ROS系统中，使用msg描述文件定义模块间的消息接口
Apollo选择了Google的Protocol Buffers格式数据
数据进行传输的时候，是一个二进制相关的流式数据，所以再发送节点发送数据之前会进行一个序列化，
接收节点从内核态接收消息后会进行反序列化成一个结构化的信息，同时对这个结构化的信息做一些回调处理
02.数据处理
01.如果文件不可阅读，那么会从数据为中心，不自觉的以工具为中心
数据可视化的重要以及工具可使用的简单快捷的重要性
02.提“模型为中心”转向“数据为中心”的人工智能
重点放在构建AI系统所需的数据
设计模式-创建型模式
工厂模式(factory method pattern) 抽象工厂模式(Abstract factory pattern)
生成器模式(Builder pattern)原型模式(prototype pattern)
单例模式(Singleton pattern) 多例模式(Multition pattern):
CyberRT设计模式
Cyber RT的代码采用工厂模式方法设计
01.简单工厂
简单工厂+配置文件解除耦合
02.工厂方法模式（Factory Method），又称多态性工厂模式，属于设计模式三大分类中的创建型模式，
其在父类中提供一个创建对象的方法，允许子类决定实例化对象的类型
核心的工厂类不再负责所有的产品的创建，而是将具体的工作交给子类去做。
该核心类成为一个抽象工厂角色，仅负责给出具体工厂子类必须实现的接口，而不接触哪一个产品应当被实例化这种细节
03.抽象工厂（AbstractFactory）模式
当系统中只存在一个等级结构的产品时，抽象工厂模式将退化到工厂方法模式
抽象工厂（Abstract Factory） 具体工厂（Concrete Factory）
抽象产品（Product）具体产品（ConcreteProduct）
两个总的抽象类，一个工厂基类（Factory），一个产品基类（Product）对每个不同的产品（ProductA/B）都需要给它实现一个工厂（FactoryA/B）
产品基类
Factory： AbstractClassFactoryBase 子类AbstractClassFactory可以视为Factory (cyber/class_loader/utility/class_factory.h)
FactoryA/B：ClassFactory 。代码位于（cyber/class_loader/utility/class_factory.h）;
Product: ComponentBse，Cyber RT基于这个基类又分为
两个子类Component, TimerComponent，这两个子类可以视为Product。（代码位于 cyber/component）；
ProductA/B：modules里不同功能下的各种组件 比如CameraComponent
ClassLoader 这个类，它是类加载器用来加载动态库和实例化Product，它虽然没有继承ClassFactory
start()函数，此函数的主要功能是
解析XML文件 /apollo/modules/dreamview/launch/dreamview.launch
CyberRT 启动：
main()位于cyber/mainboard/mainboard.cc
初始化Cyber环境，接下来创建 ModuleController类对象controller，之后调用controller.Init()启动相关功能模块
ModuleController::Init()函数十分简单，内部调用了ModuleControll::LoadAll()函数
dag_conf
ModuleArgument类解析命令行参数
等待cyber::WaitForShutdown()返回，清理资源并退出main函数
cyber/proto/dag_conf.proto
cyber_record
使用的proto
01.cyber/proto/下的所有proto
cyber/proto/record.proto
cyber/proto/proto_desc.proto
参考： https://github.com/daohu527/cyber_record
record_msg
参考 https://github.com/daohu527/record_msg
拿到 Apollo的proto
使用的proto
01.cyber/proto/下的所有proto
cyber/proto/record.proto
cyber/proto/proto_desc.proto
cyber/proto/choreography_conf.proto
02. modules
modules/audio/proto/audio_conf.proto
modules/bridge/proto/udp_bridge_remote_info.proto
modules/common/adapters/proto/adapter_config.proto
modules/common/latency_recorder/proto/latency_record.proto
modules/common_msgs/basic_msgs/geometry.proto
bag_convert
bag_convert
先读取Rosbag，然后根据不同的消息类型，把Rosmsg转换为proto格式的消息，最后保存为Apollo record格式的数据包
bag2record
python通过dir方法可以，通过setattr方法，同时根据名称给对象赋值在python中也是可行的
record2bag
??数据库的方式来访问和检索数据
参考 https://github.com/daohu527/bag_convert
There is already 1:1 ros message format for protobuf pb_rosmsg
rosmsg protobuf format
https://github.com/daohu527/pb_rosmsg
cyber_record代码解读
自身的消息描述descriptor和它依赖的所有消息的descriptor，都放入 descriptor_pool，之后就可以根据消息类型来创建消息了。
1.record.proto
SingIndex oneof cache{ ChannekCache ChunkBodyCache ChunkHeaderCache}
proto_desc.proto
Channel中的proto_desc反序列化为 Chatter 对象
2.proto_desc_pb2
record_pb2
record_pb2.ChunkHeader() .begin_time .end_time message_number raw_size
record_pb2.ChunkBody() SingleMessage
SingleMessage message.channel_name message.time message.content SerializeToString()
3.chunk <---- cyber.proto
proto_chunk_header
proto_chunk_body
4.common <--- Enum
class Compression
Class Section
Header_length Section_length
chunk_interval chunk_raw_size segment_interval segment_raw_size
5. ---> Reader
google.protobuf
common
cyber.proto
file_object.chunk
record_exception ---> Reader
6.---> Write
google.protobuf
common
cyber.proto
file_object.chunk ---> Write
7. ---> Record
google.protobuf
common
cyber.proto
writer
reader ---> Record
8.---> main
cyber.proto
Record ---> main
华为MDC消息
华为MDC的RTF消息 MDC是ARM架构 Ubuntu Ports 是 Arm64
华为MDC的rtf消息是自定义的消息格式，是基于AUTOSAR的中间件来录制的
对通信过程的调试。MDC提供了rtfevent系列工具，对标ros 系列工具，开箱即用
华为自主研发Adaptive Autosar符合符合R19-11规范（及以上），
具备通信管理、执行管理、状态管理、升级管理、健康管理、持久化、时间同步、访问管理、加密能力、诊断服务、网络管理
基于Adaptive Autosar的通信方案，可靠，低时延
数据的获取依赖于外部的传感器，而传感器通过接口与MDC连接，通过内部的分布式通信网络，在各个功能模块之间传输数据信息
AUTOSAR 采用 ARXML 格式去制定通讯数据库文件 arxml本身仍然是一种xml文件
模拟激光雷达抽象则需要使用MMC配置arxml文件，采用DDS通信，将接收到的激光雷达数据转成lidar_detect检测框架可接收的数据类型
AUTOSAR AP平台（Adaptive Platform）作为自动驾驶应用的运行时环境，包括通信管理、执行管理、平台健康管理等功能
AP 平台（Adaptive Platform）
EM 执行管理（Execution Management）模块，简称EM，其主要功能是对AP平台和应用程序进行生命周期管理，包括启动、关闭、重启以及解决进程依赖等。
LOG 模块主要是向AP平台上的应用（Adaptive Application）提供日志服务和接口
PHM 平台健康管理（Platform HealthManagement）模块其主要功能是对AP应用程序进行健康管理
CM (Communication Management）组件提供独立于网络和协议的应用间通信服务
Tsync 诊断主进程Diagnostic Manager(DM) 状态管理(State Management，简称SM) 网络管理（Network Management， NM）
数据抽象模块
能将传感器原始数据和执行器原始数据进行格式转换，完成封装后发送给上层应用
传感器抽象
主要是将接收到的传感器数据解析成固定的抽象数据格式，执行器还负责将车控指令封装成执行器支持的报文格式
日志包括打印在屏幕上的日志以及保存到amct_log/amct_onnx.log文件中的日志
参考
Apollo的启动过程3——Cyber RT如何加载组件
cyber record包解析工具 https://zhuanlan.zhihu.com/p/499516617
rosbag record代码分析
可视化apollo record路径 https://zhuanlan.zhihu.com/p/570877462
Rosbag格式分析 https://zhuanlan.zhihu.com/p/494474804
From the Evolution of Rosbag to the Future of AI Tooling https://www.rerun.io/blog/rosbag
cyber_recorder报文录制简介 https://cloud.tencent.com/developer/article/1796672
Rosbag格式分析 https://zhuanlan.zhihu.com/p/494474804
一张图对比Rosbag和cyber record https://zhuanlan.zhihu.com/p/496684194
Cyber RT与ROS对照 https://gutsgwh1997.github.io/2020/02/08/Cyber-RT%E4%B8%8EROS%E5%AF%B9%E7%85%A7/
华为MDC相关思考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/544718464
AUTOSAR笔记2：AP主要模块 https://blog.csdn.net/yinminsumeng/article/details/129425626
算法在移植到MDC时，要考虑哪些点？ https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-97739-1-1.html
https://www.hiascend.cn/document/detail/zh/canncommercial/62RC1/devtools/auxiliarydevtool/atlasamctonnx_16_0018.html
【MDC开发者课程】基于AUTOSAR的AP平台的应用开发 https://blog.csdn.net/weixin_43849505/article/details/117792244
