技术文档丨 Can总线与定位模块
CAN（Controller Area Network ）总线在整个无人驾驶系统中有着十分重要的作用。除了在VCU信号需要通过CAN总线进行传输外，无人车上的某些传感器（如雷达、Mobileye）的信号传递也是通过CAN实现的。
定位是让无人车知道自身确切位置的方法，这是一个美妙但是十分艰难的任务，同时也对无人驾驶车十分重要。定位不仅仅是找出自身的大概方位，而是要以10cm级别，将车感信息与高精地图信息进行比较来精确的位置寻找。
以下，ENJOY
Can总线接收和执行来自控制模块的命令，收集汽车底盘的状态信息并反馈给控制模块。
控制命令
底盘状态
底盘各部件消息状态
Canbus模块主要包括以下几个部分：
车辆：车辆本身，包括车辆控制器和消息管理器
CAN 客户端— CAN 客户端已被移动到/modules/drivers/canbus 目录下，因为它已经被使用canbus 协议的不同传感器共享。
通过继承CanClient类的方式，您可以在文件夹can_client中实现自己的CAN 客户端。
注意:
不要忘了在‘CanClientFactory’（Can客户端工厂）类中注册您自己的CAN 客户端。
在文件夹vehicle下，您也可以通过继承VehicleController
MessageManager类的方式实现自己的车辆控制器和消息管理器。
注意:
不要忘了在`VehicleFactory`类中注册您的车辆。
该模块提供定位服务。定位模块中提供了以下两种方法：
基于 RTK(Real Time Kinematic，实时动态定位)的方法，该方法结合GPS和IMU（惯性测量单元）信息。
多传感器融合方法，该方法采用GPS，IMU和激光雷达的信息。
在基于RTK 的定位方法中，有两个输入：
GPS – 全球地理信息定位系统
IMU – 惯性测量单元
在多传感器融合的定位方法中，由如下三个输入：
GPS – 全球地理信息定位系统
IMU – 惯性测量单元
LiDAR – 激光雷达传感器
更多信息，请参阅以下论文：
作者：Guowei Wan, Xiaolong Yang, Renlan Cai, Hao Li, Yao Zhou, Hao Wang, Shiyu Song.
题目：《基于多传感器融合的不同城市场景下的坚固、精确的车辆定位》
"Robust and Precise Vehicle Localization Based on Multi-Sensor Fusion in Diverse City Scenes," 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Brisbane, QLD, 2018, pp. 4670-4677. doi: 10.1109/ICRA.2018.8461224. link
输出为一个由Protobuf 格式定义的对象实例LocalizationEstimate，该实例可在localization/proto/localization.proto 文件中查找到。
当前，基于RTK的定位方法由RTKLocalization类实现。如果您正在实现一个新的定位算法，例如 FooLocalization，您可能需要执行以下步骤：
1. 在 proto/localization_config.
proto文件中， 在LocalizationType 中添加一个值为FOO的枚举类型。
2. 切换到 modules/localization 目录, 然后创建一个名为 foo 的文件夹。在 foo 文件夹中，参照 rtk目录下RTKLocalization 类的代码实现自己的定位算法类FooLocalization。FooLocalization 必须是LocalizationBase 的子类。另外，参照 rtk/BUILD文件创建一个名为 Also foo/BUILD 的文件。
3. 您需要在函数Localization::RegisterLocalizationMethods()中注册您的新类FooLocalization，该函数在文件 localization.cc 中实现。您可以在该函数的最后插入以下代码来注册自己添加的类：
localization_factory_.Register(LocalizationConfig::FOO, []()->LocalizationBase* { return new FooLocalization(); });
4.确保您的代码编译时包含定义FooLocalization 类的头文件FooLocalization。
5. 现在您可以回到apollo的根目录，使用bash apollo.sh build命令编译您的代码。
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