百度Apollo感知模块(perception)红绿灯检测代码解析

背景

最近在读apollo感知模块下的红绿灯检测，apollo框架思路清晰，风格规范，值得多读。直接上代码文件：trafficlights_perception_component.cc

trafficlights_perception_component.cc

整个trafficlights_perception_component.cc文件的函数主要分为三部分：以init开头的初始化部分，红绿灯模块的主函数OnReceiveImage，以及被主函数直接/间接调用的其他函数。
突然想写个记录，主函数已经扒得七七八八了，现在主要在抠细节，所以直接上细节函数的分析了，随写随更，部分简单的判断函数就不写了，懂的都懂。
ps:下面的函数顺序是按照函数的执行顺序写的，属于该文件的函数写在标题，不属于该文件的被调用的其他文件的函数挂在标题函数下面
pps: 目前自己c++技能还不太到位，有些描述不精准的自己看代码

UpdateLightsProjection()

• 接收参数

const CarPose &pose;                                                              // 保存汽车相关信息的变量
const TLPreprocessorOption &option;                            // 这个没看懂是干什么的
const std::string &camera_name;                                      // 传来的相机名称，因为自动驾驶包括了多个摄像头，所以必须区分不同相机
std::vector<base::TrafficLightPtr> *lights;                     // 传来红绿灯信息指针，是个向量，向量每个元素就是一个红绿灯信息

清除变量，AINFO输出信息到日志：

lights_on_image_.clear();
lights_outside_image_.clear();
AINFO << "clear lights_outside_image_ " << lights_outside_image_.size();

判断lights指针是否为空。空则不需要做映射，因为红绿灯的检测是阶段性地启动，在汽车进入红绿检测范围才会执行红绿灯检测；非空则说明已经通过汽车的坐标获取到了红绿灯在三维世界的坐标。判断代码很简单，如下：

  if (lights->empty()) {
    AINFO << "No lights to be projected";
    return true;
  }

lights非空后执行映射函数ProjectLights()，该函数返回布尔值，以判断映射是否成功执行，映射失败则AERROR到监控器和日志中：

  if (!ProjectLights(pose, camera_name, lights, &lights_on_image_,  &lights_outside_image_)) {
    AERROR << "update_lights_projection project lights on " << camera_name  << " image failed";
    return false;
  }

判断映射后的图像坐标是否超出视频图像帧的范围：

  if (lights_outside_image_.size() > 0) {
    AERROR << "update_lights_projection failed," << "lights_outside_image->size() " << lights_outside_image_.size() << " ts: " << pose.getTimestamp();
    return false;
  }

后面的代码还没看，暂时不写了：

auto min_focal_len_working_camera = GetMinFocalLenWorkingCameraName();
  if (camera_name == min_focal_len_working_camera) {
    return lights_on_image_.size() > 0;
  }
  for (const base::TrafficLightPtr &light : lights_on_image_) {
    if (OutOfValidRegion(light->region.projection_roi,
                         projection_.getImageWidth(camera_name),
                         projection_.getImageHeight(camera_name),
                         option.image_borders_size->at(camera_name))) {
      AINFO << "update_lights_projection light project out of image region. "
            << "camera_name: " << camera_name;
      return false;
    }
  }

  AINFO << "UpdateLightsProjection success";
  return true;

ProjectLights()

• 接收参数

const CarPose &pose;                                                              // 保存汽车相关信息的变量
const std::string &camera_name;                                      // 传来的相机名称，因为自动驾驶包括了多个摄像头，所以必须区分不同相机
std::vector<base::TrafficLightPtr> *lights;                     // 传来红绿灯信息指针，是个向量，向量每个元素就是一个红绿灯信息
base::TrafficLightPtrs *lights_on_image;                      // 指向一个向量的指针，向量的每个元素都是一个红绿灯指针，每个红绿灯指针指向一个红绿灯信息
base::TrafficLightPtrs *lights_outside_image;            // 同上 ，只是上面保存的是映射在图片中的红绿灯信息，这个保存了映射在图片外的红绿灯信息

读到第一部分发现和上个函数同样的指针判空，太好了可以抄自己作业：

判断lights指针是否为空。空则不需要做映射，因为红绿灯的检测是阶段性地启动，在汽车进入红绿检测范围才会执行红绿灯检测；非空则说明已经通过汽车的坐标获取到了红绿灯在三维世界的坐标。判断代码很简单，如下：

  if (lights->empty()) {
    AINFO << "No lights to be projected";
    return true;
  }

判断相机是否正确，相应模块是否启动。HasCamera判断相机相机名是否在相机名列表中，且相应的模块是否启动，返回布尔值：

  if (!projection_.HasCamera(camera_name)) {
    AERROR << "project_lights get invalid camera_name: " << camera_name;
    return false;
  }

相机没问题继续执行下面代码。初始化布尔变量is_working，调用**GetCameraWorkingFlag()**函数执行。注意，调用该函数时，传进的参数is_working是使用了引用&，也就意味着该函数执行会改变is_working的值，然后根据返回的布尔结果判断是否AWARN到日志中：

  // camera is not working
  bool is_working = false;
  if (!GetCameraWorkingFlag(camera_name, &is_working) || !is_working) {
    AWARN << "TLPreprocessor::project_lights not project lights, " << "camera is not working, camera_name: " << camera_name;
    return true;
  }

is_working在上面的代码执行后会从false变为true，表示相机正常工作，继续执行下面的代码：

for (size_t i = 0; i < lights->size(); ++i) {
    base::TrafficLightPtr light_proj(new base::TrafficLight);                                        // 申请一个新的TrafficLightPtr指针
    auto light = lights->at(i);                                                                                                      
    if (!projection_.Project(pose, ProjectOption(camera_name), light.get())) {  // 利用if判断被调函数Project结果，正常流程应该走else，进if则说明映射到帧上的坐标超出了图像大小
      light->region.outside_image = true;
      *light_proj = *light;
      lights_outside_image->push_back(light_proj);
    } else {
      light->region.outside_image = false;                   // 如果Project成功执行，则将light指针下的region下的outside_image设为false，表示没有超出图片
      *light_proj = *light;                                                      // 传递正确映射的指针
      lights_on_image->push_back(light_proj);        // 将指针推入lights_on_image向量中保存
    }
  }
  return true;                                                                          // 返回ProjectLights函数执行的结果，即正确执行

MultiCamerasProjection::Project()

• 接收参数

const Eigen::Vector3f& point3d;                             //