中国科学院软件研究所可信智能系统团队，在开源自动驾驶（Self-driving System）方面构建了一个开放易用且自主可控的自动驾驶算法开发、测试、仿真与验证平台 Intelligent Self-driving System (ISS)。

ISS 是一个用 Python 和 C++ 编写的模块化框架，旨在构建一个适合研究的可扩展工作空间。该框架将包含用于自动驾驶相关任务的传统和深度学习算法，例如感知、定位、映射、预测、规划和控制。对外部库依赖性最小的模块化设计可以为研究人员评估自动驾驶系统的算法提供透明、干净的工作空间。

架构

ISS 平台具体实现了以下六大模块功能。

• 传感器模块：基于 CARLA 仿真器支持了常用的传感器；
• 感知模块：基于深度学习方法实现了 2D 检测、2D 语义分割、Bev 地图生成、3D 目标检测等感知任务；
• 预测模块：实现了匀速运动预测和基于 Motion Transformer 的预测；
• 定位模块：实现了基于激光雷达、惯性测量单位、全球定位系统等的单传感器定位和基于卡尔曼滤波器等过滤器的多传感器融合定位；
• 规划模块：实现了基于 Lanelet2 的 FloodFill 路线规划算法、基于规则的行为规划算法、基于 Lattice Planner 和 EM Planner 的运动规划算法；
• 控制模块：实现了经典的 PID 和 MPC 控制算法。