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# Autoware W7 启动概览
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以下内容基于命令：
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ros2 launch autoware_launch autoware.launch.xml \
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sensor_model:=sample_sensor_kit \
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vehicle_model:=sample_vehicle \
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vehicle_id:=W7 \
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map_path:=/media/nvidia/nvme0n1pnvme0n1p1/autoware_map/test_map_A4_and_PARK/
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## 模块关系（Mermaid）
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```mermaid
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graph LR
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subgraph SENSING["感知层 Sensing"]
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SENSINGN(Pointcloud / Camera / Radar)
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PCCTR[pointcloud_container]
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end
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subgraph MAPGRP["地图 Map"]
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PC_MAP(Pointcloud Map)
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LL_MAP(Lanelet2 Map)
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end
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subgraph LOCAL["定位 Localization"]
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LOCN(Localization)
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end
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subgraph PER["感知 Perception"]
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PERN(Detection / Tracking / TLR)
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end
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subgraph PLAN["规划 Planning"]
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PLANN(Mission / Behavior / Motion)
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end
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subgraph CTRL["控制 Control"]
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CTRLN(Trajectory Follower)
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end
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subgraph VEH["车辆 Vehicle"]
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VIF(Vehicle Interface)
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RSP(robot_state_publisher)
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end
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RVIZ[RViz2]
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SENSINGN -->|点云/图像| PERN
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SENSINGN -->|点云| LOCN
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PCCTR -->|聚合点云| PERN
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PCCTR -->|聚合点云| LOCN
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PC_MAP -->|点云地图| LOCN
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LL_MAP -->|lanelet2| PLANN
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LOCN -->|pose/tf| PLANN
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PERN -->|detected_objects| PLANN
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PLANN -->|trajectory| CTRLN
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CTRLN -->|vehicle_cmd| VIF
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VIF -->|状态| PLANN
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RSP -->|tf| RVIZ
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```
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## 主要模块与说明
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- Vehicle：车辆描述与接口（`robot_state_publisher`、`vehicle_interface`、`raw_vehicle_cmd_converter`）
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- System：系统监控、诊断（health、diagnostics）
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- Map：点云地图 (`pointcloud_map.pcd`) 与 Lanelet2 (`lanelet2_map.osm`) 加载
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- Sensing：传感器驱动、预处理、`pointcloud_container`
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- Localization：ND T / yabloc / eagleye / EKF 等定位组件，依赖点云与地图
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- Perception：地面分割、检测、跟踪、交通灯识别、融合
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- Planning：mission、behavior、motion（包含 diffusion_planner 可选）
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- Control：轨迹跟踪（MPC/PID 等）并输出 `vehicle_cmd`
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- API/Tools：Autoware API、RViz2 等
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## 收集到的关键节点（从相关 launch 文件）
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- `robot_state_publisher` （Vehicle）
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- `raw_vehicle_cmd_converter` （Vehicle Interface）
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- `map_hash_generator` （Map）
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- `trajectory_relay`（topic_tools relay，将 `/planning/trajectory` 转发到 `/planning/scenario_planning/trajectory`）
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- Sensing / Sensor kit 示例节点：
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- `tl_camera_info_relay`（topic_tools relay for camera）
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- `tl_compressed_image_relay`（topic_tools relay）
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- `imu_to_autoware_orientation`（GNSS/IMU 预处理）
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- `imu_data_compat_relay`（topic_tools relay）
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- `tag_serial_driver`（IMU 驱动）
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- Localization / eagleye 相关节点（部分）：
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- `gnss_converter_node`（eagleye_gnss_converter）
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- `eagleye_output_twist_relay`（topic_tools relay）
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- `twist_relay`, `tf_converted_imu`, `velocity_scale_factor_node`, `yaw_rate_offset_*`, `heading_*`, `position`, `smoothing`, `height`, `monitor`（eagleye_rt 包内多个辅助节点）
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- Perception 相关节点（示例）：
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- `simple_object_merger`（autoware_simple_object_merger）
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- `empty_objects_publisher`（autoware_dummy_perception_publisher，用于仿真/占位）
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- Planning / Diffusion 示例节点：
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- `velocity_smoother`（demo_nodes_cpp parameter_blackboard 用作示例）
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- Control 相关节点：
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- `controller_node_exe`（autoware_smart_mpc_trajectory_follower 的 Python 接口）
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- Simulator / 工具节点（示例）：
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- `elevation_map_loader`, `autoware_vehicle_velocity_converter`, `autoware_scenario_simulator_v2_adapter_node`
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> 注：上面列举的是主要/代表性节点，Autoware 启动会包含大量子包内的节点（许多由组件的 `launch.xml` 或 `launch.py` 再次 include）。如需我逐个组件展开完整节点列表，我可以继续递归读取每个组件的 launch 目录并生成更详尽的清单。
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文件已保存到：
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- 工作区（副本，可点击查看）： `docs/autoware_w7/Autoware_W7_overview.md`
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- 你的指定路径副本： `/media/nvidia/nvme0n1pnvme0n1p1/ylhan/autoware_w7/Autoware_W7_overview.md`
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如果需要，我可以：
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- 生成更详细的每个子包启动节点清单并保存为文本或 CSV；
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- 将 Mermaid 图另存为 SVG；
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- 针对 `vehicle_interface.launch.xml`、`sensing.launch.xml` 等列出完整的 node 列表。 |