ROS1和ROS2的区别autoware.ai和autoware.universe的区别

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前言

在工作过程中，领导问了我一个问题：ROS1和ROS2的区别是什么？而这个问题是基于“项目到底是选择是autoware.ai版本还是autoware.universe版本？”这个问题的延伸。
我回答的并不全面，所以在此整理一下这两个问题。

首先需要注意的是，autoware的两个版本是两套智驾代码版本，其中ai版本是基于ros1而搭建的，而universe是基于ros2搭建的。

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一、ROS1和ROS2的区别

说白了，ROS1发明的时候，无人驾驶和机器人还没像现在这么成熟落地，所以ros1主要适用的还是实验室，否则百度apollo后面几个版本也不会放弃ros1而研发自己的框架。
而ros2就不同了，它就是看到了ros1在无人驾驶和机器人领域所表现的各种不足，进行的改进。

所以在无人驾驶和机器人领域，ros2全面优于ros1.

具体有哪些优势：

一、ROS2通讯实时性比ROS1强

这个是在做无人驾驶和机器人领域非常非常看重的一点，也是ros2对于ros1的大改进。

通讯实时性根据场景可以分为两种。
一种是传感器和主机之间的通讯实时性。
一种是同一台电脑上的两个节点的通讯实时性。

这两种情况ros2的通讯实时性比ros1好的原因都是一样的。
是ros1是基于集中式的 ROS Master，用于节点发现和服务管理。而ROS2采用 DDS（Data Distribution Service） 作为通信中间件，分布式架构，无需 ROS Master。

再具体的原因如下（这部分可以不用看了，都是grok回答的）：
ROS1：TCP 通信在网络抖动或丢包时会重传，导致延迟不可预测；UDPROS 虽快但不可靠，数据丢失会影响实时性。
集中式 ROS Master 需处理节点发现，增加通信开销，尤其在网络不稳定时，延迟和抖动更明显。
缺乏 QoS（服务质量）机制，无法优先处理关键数据，难以保证实时性。
单机通信仍通过 TCPROS（基于 TCP 的本地回环）或 UDPROS，涉及消息序列化/反序列化和网络栈处理，增加微秒级到毫秒级的开销。
消息传递没有优先级机制，高频或大数据量消息可能阻塞关键消息，导致延迟抖动。
通信栈未针对低延迟优化，性能受限于通用网络协议栈。

ROS2：使用 DDS 作为通信中间件，支持分布式节点发现，无需 ROS Master，减少了网络通信的额外开销。
DDS 的 QoS 策略（如可靠性、截止时间、优先级）可优化消息传递，确保关键数据低延迟传输，即使在网络不稳定时也能维持实时性。
DDS 的高效序列化和网络容错机制，适合多设备协作的实时场景（如机器人群或传感器网络）。
单机通信可使用 DDS 的 共享内存传输（如 Fast DDS 的共享内存传输层），避免网络栈开销，显著降低延迟（通常在微秒级）。
DDS 提供高效的消息序列化/反序列化，减少 CPU 开销。
QoS 策略仍适用（如 Deadline 和 Liveliness），可确保关键消息优先处理，降低延迟抖动。

二、ROS1官方不再维护了

这是一个致命的问题，ros1跟不上节奏了，并且一个官方不维护的版本，难以支撑后续的ros生态。
现在主流都在使用ros2，如果继续使用ros1，那一些新品牌的雷达等传感器，不一定有ros1的驱动。

三、ROS2的可靠性比ros1强

原因也是因为两者的基础架构，ros1依赖于ros master，如果master崩了就全崩了，但是ros2是分布式的，其中一个崩了其他的还能继续。

四、ROS2的安全性比ros1强

ros2支持消息加密，节点认证等，安全性较高。
这个原因我也不太懂，通讯方面的，反正记得这个好处就行。

五、ROS2资源占用低

ROS 2 资源占用低主要指的是运行时资源（如 CPU、内存、带宽等），而非下载或安装环境所需的存储空间。

六、等等等等

ros2现在就用在各种工业落地中，所以遇到的各种实时性问题官方或者社区都会积极的维护改进。

二、autoware.ai和autoware.universe的区别

上面讲了ros1和ros2的区别，而这两个版本前者依赖ros1，后者依赖ros2，自然后者就有天然的优势。

一、autoware.ai不维护了

这玩意儿最新的版本都是22年的版本了。
像是机床这种已经完全成熟的产品，几年不维护还好说，但是像无人驾驶这种每天都在高速发展的产品，三年不维护已经很难跟上时代了。
各种模块拓展，各种场景，那都得是新版本才能跟的上。

二、autoware.universe功能多，算法新

ai有的功能universe都由，然后又更新了三年，所以功能多，算法新，以此带来的各种优势。

三、autoware.ai所需算力低

这里是不是很反常识，明明ros2比ros1强很多，为什么现在又说ai的算力需求比universe版本低。

因为功能少啊，因为算法旧啊，ai用的还是传统的感知算法，那肯定比universe用的深度学习模型，多传感器融合等算法消耗的算力就少。

毕竟现在各种算法和框架越研究，对工控机算力的依赖越大。

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总结

ros选择能选2不选1，autoware也是能选新的不选旧的，但是要硬件限制，那就另当别论了。