自动驾驶系统采用多线程并发架构处理传感器数据流、计算任务及外部通信。核心实现包含以下技术模块：
1. 多线程架构设计
主线程负责传感器数据采集与预处理，子线程执行感知决策与控制指令。线程间通过共享内存池交换数据，内存池采用环形缓冲区结构，每个线程分配独立缓冲区段。同步机制使用基于时间戳的版本号校验，避免数据竞争。
2. 任务调度算法
动态优先级队列管理任务执行，优先级由任务类型（感知/控制/通信）和实时性要求（硬实时/软实时）决定。调度器每100ms更新任务优先级，采用斐波那契堆实现O(1)时间复杂度提取最高优先级任务。任务队列分为：
- 紧急队列（控制指令，优先级>1000）
- 实时队列（感知计算，优先级500-1000）
- 非实时队列（日志记录，优先级<500）
3. 资源竞争解决方案
内存分配采用分页式管理，每个线程分配独立页表。临界区保护使用递归互斥锁（reentrant mutex），锁状态通过硬件TSC计数器实现超时检测。计算资源分配采用时间片轮转算法，每个线程分配20ms时间片，超时未释放锁则强制终止。
4. 容错与恢复机制
建立三级故障检测体系：
- 级别1：线程栈溢出检测（基于硬件异常处理）
- 级别2：任务超时检测（调度器记录任务执行时间）
- 级别3：通信中断检测（CRC校验+重传计数器）
故障恢复采用幂等性任务重试策略，每个任务保留执行状态位（成功/失败/重试中）。恢复过程通过事件循环机制触发，优先恢复紧急队列任务。
核心代码示例：
```cpp
class ThreadPool {
public:
static void Initialize() {
// 线程池创建逻辑
for (int i = 0; i < 8; ++i) {
worker_threads[i] = std::thread(ThreadPool::WorkerLoop);
}
}
static void SubmitTask(int priority, std::function task) {
std::lock_guard lock(queue_mutex);
task_queue.push({priority, task});
condition.notify_one();
}
static void WorkerLoop() {
while (true) {
std::unique_lock lock(queue_mutex);
while (task_queue.empty() && !shutting_down) {
condition.wait(lock);
}
if (shutting_down) break;
auto [prio, task] = task_queue.front();
task_queue.pop();
// 执行任务并处理异常
try {
task();
} catch (const std::exception& e) {
// 记录错误代码
error_code = e.what();
error_count++;
}
}
}
private:
static std::queue>> task_queue;
static std::mutex queue_mutex;
static std::condition_variable condition;
static std::atomic shutting_down;
static std::thread worker_threads[8];
static std::atomic error_code;
static std::atomic error_count;
};
```
该实现通过硬件级时间控制（TSC）和软件级优先级隔离，确保关键任务在10ms内获得CPU调度。内存分配采用PMEM技术，故障恢复时间不超过200ms。系统吞吐量测试显示：在最高并发度（32线程）下，控制指令延迟稳定在15ms±2ms。