CN108594819A - 自动驾驶车载计算资源管理***和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明自动驾驶车载计算资源管理方法，涉及自动驾驶技术领域，利用容器技术将车载计算单元的硬件资源进行统一管理，根据核心传感器的实时采集数据处理任务和自动驾驶智能决策控制任务，动态分配物理硬件资源，生成相互隔离的多个容器运行环境，独立执行各自任务；根据实际运行状况动态调整资源，实现各个自动驾驶业务应用的智能协同；并通过资源预留、资源限制、资源抢夺多种容器管理策略，完成自动驾驶车辆的安全行驶。本发明在保证计算任务执行环境隔离的同时，提高计算资源的利用率，有效降低硬件能耗；相较于单主机方式，降低单机故障带来的风险，提升自动驾驶整体安全性。本发明还提出了自动驾驶车载计算资源管理***。
Description
技术领域
本发明涉及边缘计算、自动驾驶和容器技术领域，具体的说是一种自动驾驶车载计算资源管理***和方法。
背景技术
随着云计算的发展，各类应用***已经渐渐转向云端，云端中心聚合了大量的物理硬件资源，如服务器、网络、内存及存储等，采用虚拟化技术将其进行抽取、转换后统一呈现出来，实现了异构网络计算资源的统一分配、调度和管理，集中建设数据中心大大降低了计算和存储的成本。虚拟化技术作为一种资源管理技术，有效的解决了高性能物理硬件资源产能过剩超配问题以及老旧硬件资源利用率过低带来的重组重用问题，将底层硬件物理资源透明化，从而最大化的利用硬件资源。
近年来，微服务架构开始流行，相对重型的hypervisor为首的虚拟化技术在很多场景下，渐渐被容器技术所替代。容器技术可以按需构建操作***实例，并以进程的方式提供给应用来使用，这样降低了基本的***开销，容器技术实现了资源的独立和隔离，提供了轻量化、环境一致性的运行环境，已经成为一种被大家广泛认可的物理硬件资源共享方式，为应用开发者和***运维人员提供了极大的灵活性。
自动驾驶是汽车产业与人工智能、视觉计算、物联网、雷达、高精地图、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物,是当前全球汽车与交通出行领域发展的主要方向，其通过车载核心计算单元，在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。相较于传统汽车，自动驾驶汽车增加了高清摄像头、激光雷达、高精度定位装置等核心传感器，并通过传感器实时采集数据，配合高精地图，利用车载计算单元进行实时高效的推理决策，并反馈给车辆线控***实现自动驾驶。在这一过程中，车载核心计算单元需要提供大量计算资源，满足各类传感设备的数据结构化需求，同时要完成车辆的模型推理和控制决策。与此同时，受限于汽车的体积和能耗的要求，使得车载核心计算单元无法采用云中心的解决方案。在这种情况下，如何有效的利用容器技术为自动驾驶车辆提供高效的计算资源，根据行车场景合理分配资源实现计算最优化，并能保证驾驶安全成为亟需解决的问题。
发明内容
本发明针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种自动驾驶车载计算资源管理***和方法。
本发明所述自动驾驶车载计算资源管理***，解决上述技术问题采用的技术方案如下：所述基于自动驾驶车载计算资源管理***，其***架构包括核心传感器、车载计算单元和车辆线孔***；利用容器技术将车载计算单元的硬件资源进行统一管理，根据核心传感器的实时采集数据处理任务和自动驾驶智能决策控制任务，动态分配物理硬件资源，生成相互隔离的多个容器运行环境，独立执行各自任务；根据实际运行状况动态调整资源，实现各个自动驾驶业务应用的智能协同；并通过资源预留、资源限制、资源抢夺多种容器管理策略，完成自动驾驶车辆的安全行驶；其中，
所述核心传感器包含实现自动驾驶功能用到的传感设备，通过核心传感器实时采集车辆行驶环境数据；
所述车载计算单元整体框架分为四层：物理计算资源层、ROS实时操作***层、业务运行环境容器层和应用层；其中，所述物理计算资源层，包含多个主机，这些主机是实现自动驾驶功能的中心部件；
所述ROS实时操作***层，部署在物理计算资源层之上，用于保证数据采集和决策控制的实时性；所述业务运行环境容器层，部署在ROS实时操作***层之上，用于部署容器运行环境；所述应用层，用于运行容器管理服务和自动驾驶业务应用；
所述容器管理服务将根据业务需求动态分配和管理资源，利用车载计算单元完成传感数据的采集、多种传感设备数据的融合和协同，并根据预先训练的自动驾驶决策控制模型完成实时推理决策，通过CAN总线反馈给车辆线控***，完成车辆控制响应。
具体的，所述核心传感器包括：多路高清摄像头、激光雷达、毫米波雷达、V2X传感设备、高精度定位装置；
每个主机包括计算、存储和网络物理硬件资源，以及FPGA或GPU硬件加速部件。
具体的，所述应用层具体包括容器管理应用、高精地图、决策控制应用、紧急制动应用、CAN总线控制、数据采集应用。
具体的，所述自动驾驶车载计算资源管理***进行自动驾驶计算资源初始化，内容包括：
所述车载计算单元加载预设的容器管理配置信息，基于ROS实时操作***，完成容器管理服务的初始化，其中将预留部分计算资源用于紧急制动关键业务应用；
所述车载计算单元通过容器管理服务连接核心传感器，按照预设的资源分配配置信息，加载应用服务容器镜像，启动容器应用服务；所述核心传感器数据采集应用服务运行在容器中，连接核心传感器，并采集来自核心传感器的环境数据，进行结构化处理；
所述车载计算单元通过容器管理服务加载CAN总线车辆状况数据采集服务容器镜像，并启动容器应用服务；所述CAN总线车辆状况数据采集服务运行在容器中，实时采集车辆状况数据，进行结构化处理；
所述车载计算单元通过容器管理服务加载高精地图应用服务容器镜像，并启动容器应用服务；所述高精地图应用服务运行在容器中，提供高精地图服务，结合高精定位装置获取周边环境数据及道路数据；
所述车载计算单元通过容器管理服务加载CAN总线车辆控制服务容器镜像，并启动容器应用服务；所述CAN总线车辆控制服务运行在容器中，等待控制指令；
所述车载计算单元通过容器管理服务加载自动驾驶决策控制服务容器镜像，并启动容器推理决策控制应用服务；所述自动驾驶推理决策控制应用服务运行在容器中，并与各个采集应用服务进行交互，实现数据集中，并根据其自动驾驶决策模型完成决策计算任务，实时反馈给所述的CAN总线车辆控制服务；
所述车载计算单元通过容器管理服务将至少两个主机中加载紧急制动服务容器镜像，并启动应用服务；所述紧急制动服务运行在容器中，并与其它应用服务容器保持心跳，实时监控其资源及运行状况，同时监听端口等待指令。
具体的，所述自动驾驶车载计算资源管理***进行自动驾驶计算资源管理，内容包括：
所述车载计算单元通过容器管理服务对FPGA、GPU进行标记，针对深度学习推理场景，使用指定主机加载容器服务；
所述车载计算单元通过容器管理服务监控自动驾驶汽车的容器及硬件资源状况；若容器已分配的计算资源已达到临界值，出现资源不足现象，则优先给关键计算分配使用预留资源；当容器资源利用率达到饱和状况，若关键应用资源不足，则抢夺非关键业务应用的资源；若出现非关键应用容器运行异常，则关掉容器回收资源，重新分配资源，加载容器镜像并启动应用；若出现关键应用容器运行异常，则优先调度执行紧急制动应用服务，完成自动驾驶的安全降速停车，车辆安全停止后，重新分配资源，加载容器镜像并启动应用，重新开启自动驾驶功能；
若某个主机出现硬件异常，则优先调度执行紧急制动应用服务，完成自动驾驶的安全降速停车，车辆安全停止后，判断剩余可用主机数量，若存在不少于两个可用主机，则将断电主机运行的容器镜像加载到其他主机中，重新开启自动驾驶功能；
所述车载计算单元通过容器管理服务收集不同车辆行驶场景的计算资源数据，并根据当前行驶状况个性化场景动态优化调整资源。
本发明还提出自动驾驶车载计算资源管理方法，利用容器技术将车载计算单元的硬件资源进行统一管理，根据核心传感器的实时采集数据处理任务和自动驾驶智能决策控制任务，动态分配物理硬件资源，生成相互隔离的多个容器运行环境，独立执行各自任务；根据实际运行状况动态调整资源，实现各个自动驾驶业务应用的智能协同；并通过资源预留、资源限制、资源抢夺多种容器管理策略，完成自动驾驶车辆的安全行驶；
所述车载计算单元由多个主机构成，是实现自动驾驶功能的中心部件，在车载计算单元之上，部署ROS实时操作***来保证数据采集和决策控制的实时性，在ROS操作***之上部署容器运行环境，其中运行容器管理服务和自动驾驶业务应用；所述核心传感器包含实现自动驾驶功能用到的传感设备；
所述容器管理服务将根据业务需求动态分配和管理资源，利用所述的车载计算单元完成传感数据的采集、多种传感设备数据的融合和协同，并根据预先训练的自动驾驶决策控制模型完成实时推理决策，通过CAN总线反馈给车辆线控***，完成车辆控制响应。
具体的，所述核心传感器包括：多路高清摄像头、激光雷达、毫米波雷达、V2X传感设备、高精度定位装置；
每个主机包括计算、存储和网络物理硬件资源，以及FPGA或GPU硬件加速部件。
具体的，所述应用层具体包括容器管理应用、高精地图、决策控制应用、紧急制动应用、CAN总线控制、数据采集应用。
本发明所述自动驾驶车载计算资源管理***和方法，与现有技术相比具有的有益效果是：本发明利用容器技术合理的分配管理自动驾驶车载计算资源，将自动驾驶计算根据场景、计算类别、结果影响程度等多种因素动态分配资源，把计算任务分别在多个容器中独立运行，并能够根据场景变化实现资源弹性伸缩；
在保证计算任务执行环境隔离的同时，提高了计算资源的利用率，并且有效的降低了硬件能耗；相比较单主机的方式，多主机容器化的方式降低了单机故障带来的风险，提升了自动驾驶整体安全性；相比较hypervisor虚拟化方式，容器化方式将占用更少的计算资源，极大提升了自动驾驶应用的运行效率，更加轻量级的容器方式满足自动驾驶ROS实时操作***对实时性的要求，微服务化的容器应用减少了故障恢复时间，提升了自动驾驶***整体的健壮性；另外，关键计算任务的多副本运行以及通过资源指定、资源预留、资源限制、资源抢夺等多种容器管理策略，高效的利用资源的同时，保证了关键计算的高可用性，最大程度的保障了自动驾驶车辆的行驶安全。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术中的技术内容，下面对本发明实施例或现有技术中所需要的附图做简单介绍。显而易见的，下面所描述附图仅仅是本发明的一部分实施例，对于本领域技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，但均在本发明的保护范围之内。
附图1为所述自动驾驶车载计算单元的示意图；
附图2为自动驾驶计算资源初始化的流程图；
附图3为自动驾驶计算资源管理的流程图。
具体实施方式
为使本发明的技术方案、解决的技术问题和技术效果更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明的技术方案进行清查、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下获得的所有实施例,都在本发明的保护范围之内。
实施例
本实施例提出自动驾驶车载计算资源管理***，安装使用在自动驾驶车辆中，所述自动驾驶车辆是具备自动驾驶功能的汽车；该自动驾驶车载计算资源管理***的架构包括核心传感器、车载计算单元和车辆线孔***，核心传感器与车载计算单元连接，将采集到的车辆行驶环境数据传输至车载计算单元，利用车载计算单元进行实时高效的推理决策，车载计算单元连接至车辆线控***，将得到的推理决策结果反馈给车辆线控***，实现车辆自动驾驶；其中，
核心传感器包含实现自动驾驶功能用到的传感设备，进一步核心传感器可以包括：多路高清摄像头、激光雷达、毫米波雷达、V2X传感设备、高精度定位装置；通过核心传感器实时采集车辆行驶环境数据；
如附图1所示，车载计算单元整体框架分为四层：物理计算资源层、ROS实时操作***层、业务运行环境容器层和应用层；其中，物理计算资源层，包含多个主机，这些主机是实现自动驾驶功能的中心部件；进一步，每个主机包括计算、存储和网络等物理硬件资源，此外，每个主机还包括FPGA或GPU等硬件加速部件；
ROS实时操作***层，部署在物理计算资源层之上，用于保证数据采集和决策控制的实时性；业务运行环境容器层，部署在ROS实时操作***层之上，用于部署容器运行环境；应用层，用于运行容器管理服务和自动驾驶业务应用，进一步，应用层具体包括容器管理应用、高精地图、决策控制应用、紧急制动应用、CAN总线控制、数据采集应用等；
容器管理服务将根据业务需求动态分配和管理资源，利用车载计算单元完成传感数据的采集、多种传感设备数据的融合和协同，并根据预先训练的自动驾驶决策控制模型完成实时推理决策，通过CAN总线反馈给车辆线控***，完成车辆控制响应。
本实施例提出自动驾驶车载计算资源管理***，利用容器技术将车载计算单元的硬件资源进行统一管理，根据核心传感器的实时采集数据处理任务和自动驾驶智能决策控制等任务，动态分配（计算、存储、网络等）物理硬件资源，生成相互隔离的多个容器运行环境，独立执行各自任务；根据实际运行状况动态调整资源，减少自动驾驶车载计算单元业务运行的互相影响，实现各个自动驾驶业务应用的智能协同。另外，通过资源预留、资源限制、资源抢夺等多种容器管理策略，保证核心关键计算的高可用性，完成自动驾驶车辆的安全行驶。
本实施例还提出了自动驾驶车载计算资源管理方法，其技术方案与上述自动驾驶车载计算资源管理***的可以相互参考，首先需要进行自动驾驶计算资源初始化，如附图2所示，这一操作的主要实现过程包括：
步骤1、自动驾驶汽车启动供电***，为车载计算单元供电，完成主机供电启动；
步骤2、车载计算单元加载ROS实时操作***；
步骤3、车载计算单元加载预设的容器管理配置信息，基于ROS实时操作***，完成容器管理服务的初始化，其中将预留部分计算资源用于紧急制动等关键业务应用；
步骤4、车载计算单元通过容器管理服务连接核心传感器，按照预设的资源分配配置信息，分别加载应用服务容器镜像，并启动容器应用服务；
步骤5、核心传感器数据采集应用服务运行在容器中，连接核心传感器，并采集来自核心传感器的环境数据，进行结构化处理；
步骤6、车载计算单元通过容器管理服务加载CAN总线车辆状况数据采集服务容器镜像，并启动容器应用服务；
步骤7、CAN总线车辆状况数据采集服务运行在容器中，实时采集车辆状况数据，进行结构化处理；
步骤8、车载计算单元通过容器管理服务加载高精地图应用服务容器镜像，并启动容器应用服务；
步骤9、高精地图应用服务运行在容器中，提供高精地图服务，结合高精定位装置获取周边环境数据及道路数据；
步骤10、车载计算单元通过容器管理服务加载CAN总线车辆控制服务容器镜像，并启动容器应用服务；
步骤11、CAN总线车辆控制服务运行在容器中，等待控制指令；
步骤12、车载计算单元通过容器管理服务加载自动驾驶决策控制服务容器镜像，并启动容器推理决策控制应用服务；
步骤13、自动驾驶推理决策控制应用服务运行在容器中，并与各个采集应用服务进行交互，实现数据集中，并根据其自动驾驶决策模型完成决策计算任务，实时反馈给所述的CAN总线车辆控制服务；
步骤14、车载计算单元通过容器管理服务将至少两个主机中加载紧急制动服务容器镜像，并启动应用服务；
步骤15、紧急制动服务运行在容器中，并与其它应用服务容器保持心跳，实时监控其资源及运行状况，同时监听端口等待指令；
步骤16、自动驾驶汽车计算单元运行状态正常，计算资源初始化完成。
使用本实施例自动驾驶车载计算资源管理方法，完成自动驾驶计算资源初始化后，进行自动驾驶计算资源管理，如附图3所示，这一操作过程具体包括：
步骤1、车载计算单元通过容器管理服务对FPGA、GPU等专用硬件进行标记，涉及深度学习推理等场景，则使用指定主机加载容器服务；
步骤2、车载计算单元通过容器管理服务监控自动驾驶汽车的容器及硬件资源状况；
步骤3、如果容器已分配的计算资源已达到临界值，出现资源不足现象，则优先给关键计算分配使用预留资源；
步骤4、当容器资源利用率达到饱和状况，如果关键应用资源不足，则抢夺非关键业务应用的资源，保证核心功能的运行；
步骤5、如果出现非关键应用容器运行异常，例如V2X传感设备数据采集应用、某个后向高清摄像头数据采集应用等，则关掉容器回收资源，重新分配资源，加载容器镜像并启动应用；
步骤6、如果出现关键应用容器运行异常，例如前置高清摄像头数据采集服务、推理决策服务等，则优先调度执行紧急制动应用服务，完成自动驾驶的安全降速停车，车辆安全停止后，重新分配资源，加载容器镜像并启动应用，重新开启自动驾驶功能；
步骤7、如果某个主机出现硬件异常，则优先调度执行紧急制动应用服务，完成自动驾驶的安全降速停车，车辆安全停止后，判断剩余可用主机数量，如果存在不少于两个可用主机，则将断电主机运行的容器镜像加载到其他主机中，重新开启自动驾驶功能；
步骤8、车载计算单元通过容器管理服务收集不同车辆行驶场景的计算资源数据，并根据当前行驶状况个性化场景动态优化调整资源。
以上应用具体个例对本发明的原理及实施方式进行了详细阐述，这些实施例只是用于帮助理解本发明的核心技术内容，并不用于限制本发明的保护范围，本发明的技术方案不限制于上述具体实施方式内。基于本发明的上述具体实施例，本技术领域的技术人员在不脱离本发明原理的前提下，对本发明所作出的任何改进和修饰，皆应落入本发明的专利保护范围。
Claims (10)
1.自动驾驶车载计算资源管理***，其特征在于, 其***架构包括核心传感器、车载计算单元和车辆线孔***；利用容器技术将车载计算单元的硬件资源进行统一管理，根据核心传感器的实时采集数据处理任务和自动驾驶智能决策控制任务，动态分配物理硬件资源，生成相互隔离的多个容器运行环境，独立执行各自任务；根据实际运行状况动态调整资源，实现各个自动驾驶业务应用的智能协同；并通过资源预留、资源限制、资源抢夺多种容器管理策略，完成自动驾驶车辆的安全行驶；其中，
所述核心传感器包含实现自动驾驶功能用到的传感设备，通过核心传感器实时采集车辆行驶环境数据；
所述车载计算单元整体框架分为四层：物理计算资源层、ROS实时操作***层、业务运行环境容器层和应用层；其中，所述物理计算资源层，包含多个主机，这些主机是实现自动驾驶功能的中心部件；
所述ROS实时操作***层，部署在物理计算资源层之上，用于保证数据采集和决策控制的实时性；所述业务运行环境容器层，部署在ROS实时操作***层之上，用于部署容器运行环境；所述应用层，用于运行容器管理服务和自动驾驶业务应用；
所述容器管理服务将根据业务需求动态分配和管理资源，利用车载计算单元完成传感数据的采集、多种传感设备数据的融合和协同，并根据预先训练的自动驾驶决策控制模型完成实时推理决策，通过CAN总线反馈给车辆线控***，完成车辆控制响应。
2.根据权利要求1所述自动驾驶车载计算资源管理***，其特征在于，所述核心传感器包括：多路高清摄像头、激光雷达、毫米波雷达、V2X传感设备、高精度定位装置；
每个主机包括计算、存储和网络物理硬件资源，以及FPGA或GPU硬件加速部件。
3.根据权利要求2所述自动驾驶车载计算资源管理***，其特征在于，所述应用层具体包括容器管理应用、高精地图、决策控制应用、紧急制动应用、CAN总线控制、数据采集应用。
4.根据权利要求3所述自动驾驶车载计算资源管理***，其特征在于，所述自动驾驶车载计算资源管理***进行自动驾驶计算资源初始化，内容包括：
所述车载计算单元加载预设的容器管理配置信息，基于ROS实时操作***，完成容器管理服务的初始化，其中将预留部分计算资源用于紧急制动关键业务应用；
所述车载计算单元通过容器管理服务连接核心传感器，按照预设的资源分配配置信息，加载应用服务容器镜像，启动容器应用服务；所述核心传感器数据采集应用服务运行在容器中，连接核心传感器，并采集来自核心传感器的环境数据，进行结构化处理；
所述车载计算单元通过容器管理服务加载CAN总线车辆状况数据采集服务容器镜像，并启动容器应用服务；所述CAN总线车辆状况数据采集服务运行在容器中，实时采集车辆状况数据，进行结构化处理；
所述车载计算单元通过容器管理服务加载高精地图应用服务容器镜像，并启动容器应用服务；所述高精地图应用服务运行在容器中，提供高精地图服务，结合高精定位装置获取周边环境数据及道路数据；
所述车载计算单元通过容器管理服务加载CAN总线车辆控制服务容器镜像，并启动容器应用服务；所述CAN总线车辆控制服务运行在容器中，等待控制指令；
所述车载计算单元通过容器管理服务加载自动驾驶决策控制服务容器镜像，并启动容器推理决策控制应用服务；所述自动驾驶推理决策控制应用服务运行在容器中，并与各个采集应用服务进行交互，实现数据集中，并根据其自动驾驶决策模型完成决策计算任务，实时反馈给所述的CAN总线车辆控制服务；
所述车载计算单元通过容器管理服务将至少两个主机中加载紧急制动服务容器镜像，并启动应用服务；所述紧急制动服务运行在容器中，并与其它应用服务容器保持心跳，实时监控其资源及运行状况，同时监听端口等待指令。
5.根据权利要求4所述自动驾驶车载计算资源管理***，其特征在于，所述自动驾驶车载计算资源管理***进行自动驾驶计算资源管理，内容包括：
所述车载计算单元通过容器管理服务对FPGA、GPU进行标记，针对深度学习推理场景，使用指定主机加载容器服务；
所述车载计算单元通过容器管理服务监控自动驾驶汽车的容器及硬件资源状况；若容器已分配的计算资源已达到临界值，出现资源不足现象，则优先给关键计算分配使用预留资源；当容器资源利用率达到饱和状况，若关键应用资源不足，则抢夺非关键业务应用的资源；若出现非关键应用容器运行异常，则关掉容器回收资源，重新分配资源，加载容器镜像并启动应用；若出现关键应用容器运行异常，则优先调度执行紧急制动应用服务，完成自动驾驶的安全降速停车，车辆安全停止后，重新分配资源，加载容器镜像并启动应用，重新开启自动驾驶功能；
若某个主机出现硬件异常，则优先调度执行紧急制动应用服务，完成自动驾驶的安全降速停车，车辆安全停止后，判断剩余可用主机数量，若存在不少于两个可用主机，则将断电主机运行的容器镜像加载到其他主机中，重新开启自动驾驶功能；
所述车载计算单元通过容器管理服务收集不同车辆行驶场景的计算资源数据，并根据当前行驶状况个性化场景动态优化调整资源。
6.自动驾驶车载计算资源管理方法，其特征在于，利用容器技术将车载计算单元的硬件资源进行统一管理，根据核心传感器的实时采集数据处理任务和自动驾驶智能决策控制任务，动态分配物理硬件资源，生成相互隔离的多个容器运行环境，独立执行各自任务；根据实际运行状况动态调整资源，实现各个自动驾驶业务应用的智能协同；并通过资源预留、资源限制、资源抢夺多种容器管理策略，完成自动驾驶车辆的安全行驶；
所述车载计算单元由多个主机构成，是实现自动驾驶功能的中心部件，在车载计算单元之上，部署ROS实时操作***来保证数据采集和决策控制的实时性，在ROS操作***之上部署容器运行环境，其中运行容器管理服务和自动驾驶业务应用；所述核心传感器包含实现自动驾驶功能用到的传感设备；
所述容器管理服务将根据业务需求动态分配和管理资源，利用所述的车载计算单元完成传感数据的采集、多种传感设备数据的融合和协同，并根据预先训练的自动驾驶决策控制模型完成实时推理决策，通过CAN总线反馈给车辆线控***，完成车辆控制响应。
7.根据权利要求6所述自动驾驶车载计算资源管理方法，其特征在于，所述核心传感器包括：多路高清摄像头、激光雷达、毫米波雷达、V2X传感设备、高精度定位装置；
每个主机包括计算、存储和网络物理硬件资源，以及FPGA或GPU硬件加速部件。
8.根据权利要求7所述自动驾驶车载计算资源管理方法，其特征在于，所述应用层具体包括容器管理应用、高精地图、决策控制应用、紧急制动应用、CAN总线控制、数据采集应用。
9.根据权利要求8所述自动驾驶车载计算资源管理方法，其特征在于，进行自动驾驶计算资源初始化，这一操作过程包括：
步骤1、自动驾驶汽车启动供电***，为车载计算单元供电，完成主机供电启动；
步骤2、车载计算单元加载ROS实时操作***；
步骤3、车载计算单元加载预设的容器管理配置信息，基于ROS实时操作***，完成容器管理服务的初始化，其中将预留部分计算资源用于紧急制动等关键业务应用；
步骤4、车载计算单元通过容器管理服务连接核心传感器，按照预设的资源分配配置信息，分别加载应用服务容器镜像，并启动容器应用服务；
步骤5、核心传感器数据采集应用服务运行在容器中，连接核心传感器，并采集来自核心传感器的环境数据，进行结构化处理；
步骤6、车载计算单元通过容器管理服务加载CAN总线车辆状况数据采集服务容器镜像，并启动容器应用服务；
步骤7、CAN总线车辆状况数据采集服务运行在容器中，实时采集车辆状况数据，进行结构化处理；
步骤8、车载计算单元通过容器管理服务加载高精地图应用服务容器镜像，并启动容器应用服务；
步骤9、高精地图应用服务运行在容器中，提供高精地图服务，结合高精定位装置获取周边环境数据及道路数据；
步骤10、车载计算单元通过容器管理服务加载CAN总线车辆控制服务容器镜像，并启动容器应用服务；
步骤11、CAN总线车辆控制服务运行在容器中，等待控制指令；
步骤12、车载计算单元通过容器管理服务加载自动驾驶决策控制服务容器镜像，并启动容器推理决策控制应用服务；
步骤13、自动驾驶推理决策控制应用服务运行在容器中，并与各个采集应用服务进行交互，实现数据集中，并根据其自动驾驶决策模型完成决策计算任务，实时反馈给所述的CAN总线车辆控制服务；
步骤14、车载计算单元通过容器管理服务将至少两个主机中加载紧急制动服务容器镜像，并启动应用服务；
步骤15、紧急制动服务运行在容器中，并与其它应用服务容器保持心跳，实时监控其资源及运行状况，同时监听端口等待指令；
步骤16、自动驾驶汽车计算单元运行状态正常，计算资源初始化完成。
10.根据权利要求9所述自动驾驶车载计算资源管理方法，其特征在于，进行自动驾驶计算资源管理，这一操作过程包括：
步骤1、车载计算单元通过容器管理服务对FPGA、GPU等专用硬件进行标记，涉及深度学习推理等场景，则使用指定主机加载容器服务；
步骤2、车载计算单元通过容器管理服务监控自动驾驶汽车的容器及硬件资源状况；
步骤3、如果容器已分配的计算资源已达到临界值，出现资源不足现象，则优先给关键计算分配使用预留资源；
步骤4、当容器资源利用率达到饱和状况，如果关键应用资源不足，则抢夺非关键业务应用的资源，保证核心功能的运行；
步骤5、如果出现非关键应用容器运行异常，例如V2X传感设备数据采集应用、某个后向高清摄像头数据采集应用等，则关掉容器回收资源，重新分配资源，加载容器镜像并启动应用；
步骤6、如果出现关键应用容器运行异常，例如前置高清摄像头数据采集服务、推理决策服务等，则优先调度执行紧急制动应用服务，完成自动驾驶的安全降速停车，车辆安全停止后，重新分配资源，加载容器镜像并启动应用，重新开启自动驾驶功能；
步骤7、如果某个主机出现硬件异常，则优先调度执行紧急制动应用服务，完成自动驾驶的安全降速停车，车辆安全停止后，判断剩余可用主机数量，如果存在不少于两个可用主机，则将断电主机运行的容器镜像加载到其他主机中，重新开启自动驾驶功能；
步骤8、车载计算单元通过容器管理服务收集不同车辆行驶场景的计算资源数据，并根据当前行驶状况个性化场景动态优化调整资源。
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