🚗 自动驾驶系统性能优化指南
📚 30章 · 从入门到实战 · 友好色系
🧭 目录导航
v2.0
01
性能优化概述
瓶颈分析
延迟/吞吐量
资源利用率
方法论
02
计算平台选型
GPU/FPGA/ASIC/NPU
算力功耗
NVIDIA Drive
Snapdragon Ride
03
感知算法优化
模型轻量化
剪枝量化蒸馏
TensorRT
ONNX Runtime
04
传感器数据处理
LiDAR点云降采样
Camera预处理
Radar滤波
05
多传感器融合优化
时间同步
空间对齐
融合流水线
06
定位与地图优化
高精地图压缩
IMU+GPS+视觉
内存管理
07
规划与控制优化
A* / RRT加速
控制延迟
安全冗余
08
系统调度与资源管理
RTOS任务优先级
CPU/GPU负载均衡
零拷贝
09
通信与中间件优化
DDS/ROS2调优
Protobuf/FlatBuffers
带宽优化
10
端到端延迟优化
全链路延迟
关键路径
Pipeline并行
11
功耗与散热管理
DVFS
任务卸载
散热方案
12
安全与可靠性优化
ISO 26262
故障降级
看门狗/心跳
13
仿真与测试优化
CARLA/SUMO加速
HIL/SIL
回归自动化
14
数据闭环与回放优化
采集压缩
回放工具
场景提取标注
15
OTA与远程升级优化
差分升级
带宽优化
回滚机制
16
日志与监控优化
动态日志级别
结构化日志
监控开销
17
代码级优化
C++ SIMD/缓存
Python Cython/Numba
GPU Kernel
18
内存与存储优化
内存泄漏检测
共享内存
NVMe/RAID
19
网络与分布式优化
Ray/Dask
数据分片
网络延迟
20
模型部署与推理优化
多模型并行
动态批处理
版本管理
21
视觉SLAM优化
ORB/SuperPoint
BA/图优化
22
激光SLAM优化
ICP/NDT加速
回环检测
地图更新
23
行为预测优化
LSTM/Transformer轻量
多模态输出
24
决策规划优化
行为树/状态机
MCTS加速
25
车辆控制优化
PID/MPC整定
指令平滑
执行器补偿
26
硬件加速器利用
GPU Tensor Core
FPGA定制
NPU指令集
27
容器化与微服务优化
Docker资源限制
K8s调度
服务网格
28
CI/CD优化
构建缓存
并行测试
部署流水线
29
性能监控与调优工具
Perf/Nsight
Valgrind
Chrome Tracing
30
未来趋势与挑战
端到端自动驾驶
车路协同
量子计算