隨著自動駕駛企業(yè)路測里程不斷累積,，產(chǎn)生了大量多元場景化數(shù)據(jù),。這些數(shù)據(jù)是如何采集得到的,，后續(xù)又要如何清洗,、分類,、標注,？下面將為您詳細介紹。

一,、傳感器增多,，數(shù)據(jù)采集挑戰(zhàn)重重

隨著自動駕駛由L2向L3進階，車上配置的傳感器越來越多,，例如,，L2一般需要8個超聲波傳感器、1個毫米波雷達,、7個攝像頭,，而L3會增加高分辨率的激光雷達，超聲波傳感器,、毫米波雷達等傳感器的數(shù)量也隨之增多,。傳感器越來越多,，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，這對ADAS數(shù)據(jù)記錄來說是一個巨大的挑戰(zhàn),。

注：資料來源于麥姆斯咨詢,、國金證券研究所

二、滿足高帶寬,、數(shù)據(jù)同步的需求

OEM制造商需要配備數(shù)據(jù)記錄器的測試車輛來收集與自動駕駛相關(guān)的數(shù)據(jù),。采集的對象包括攝像機,、毫米波雷達,、激光雷達、車輛總線等,。采集的數(shù)據(jù)類型通常包括語音,、圖像和多模態(tài)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以在實驗室中準確模擬一些交通狀況,，測試ADAS傳感算法和控制邏輯,，從而節(jié)省大量測試和驗證時間。

自動駕駛測試車輛的配置也是一門知識,。這些傳感器從整車布局的安裝結(jié)構(gòu)設(shè)計,、FOV驗證到實車的組裝和校準，都需要精確穩(wěn)定的位置,，以便同步采集不同位置的傳感器數(shù)據(jù),。同時，需要考慮采集系統(tǒng)的整車匹配,，包括傳感器插件,、線束、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議等,，以及對電源,、散熱和安全隱蔽的要求。

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的簡單易操作,、實時狀態(tài)監(jiān)測很重要，數(shù)據(jù)采集的運行界面需要可以實時查看被測傳感器數(shù)據(jù)采集以及硬件連接的狀態(tài)，從而監(jiān)控整個采集系統(tǒng)的運行狀況,。

此外，越來越多的傳感器要求數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)具有高帶寬要求,。同時，由于上述自動駕駛中使用的傳感器獨立工作,，如何關(guān)聯(lián)這些傳感器數(shù)據(jù)需要一個精確的時間同步系統(tǒng),。

當(dāng)然，后續(xù)為了減少數(shù)據(jù)分析的難度,，數(shù)據(jù)采集平臺需要支持數(shù)據(jù)標注,，如將天氣條件，道路情況加以標記,，以便進行數(shù)據(jù)挖掘和分析,。

自動駕駛測試車數(shù)據(jù)采集界面

三、確保數(shù)據(jù)采集質(zhì)量

在實車采集過程中,，需要盡可能多的覆蓋各種用戶場景,，一般來說，道路狀態(tài),、交通信號和標識,，各類車輛和行人目標、天氣環(huán)境等都是影響自動駕駛的關(guān)鍵因素,，在數(shù)據(jù)采集過程中,，需要對這些數(shù)據(jù)進行科學(xué)的分類和匯總。

我們知道L3和更高級別的自動駕駛儀將生成大量數(shù)據(jù),。數(shù)據(jù)采集后，我們需要上傳到云端進行存儲,。然而，數(shù)據(jù)存儲成本巨大,，給汽車企業(yè)帶來了巨大的成本負擔(dān),。因此，有必要確保上傳到云的數(shù)據(jù)質(zhì)量，以減少不必要的數(shù)據(jù)存儲浪費,。

四,、采集過程中的車隊監(jiān)控管理

通常，車隊管理系統(tǒng)將在多輛車的實車測試項目中同時考慮,?；谠撓到y(tǒng)可以實現(xiàn)車輛的實時定位和狀態(tài)監(jiān)測，包括實時車輛運動狀態(tài),、實時車速等,。還需要提供車輛駕駛數(shù)據(jù)統(tǒng)計，包括里程統(tǒng)計,、報警統(tǒng)計,、狀態(tài)統(tǒng)計等，以及駕駛員駕駛數(shù)據(jù)統(tǒng)計,，包括駕駛員駕駛時間統(tǒng)計,、里程統(tǒng)計、報警統(tǒng)計,、DMS監(jiān)控數(shù)據(jù)統(tǒng)計等,。

系統(tǒng)一般具有報警信息推送功能，可對車輛異常狀態(tài),、采集系統(tǒng)異常運行,、駕駛員DMS監(jiān)控和實時報警進行監(jiān)控和報警?？傊?，通過車輛管理系統(tǒng)，可以對被測車輛進行實時監(jiān)控,，從而保證數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的穩(wěn)定高效運行,。

車隊管理系統(tǒng)

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