自動駕駛技術的飛速發(fā)展,，正在重新定義未來出行的邊界,。從感知到決策,，從規(guī)劃到控制，每一個環(huán)節(jié)都離不開海量,、精準的高質量數(shù)據(jù)支撐。然而，隨著傳感器數(shù)量的增加和數(shù)據(jù)規(guī)模的指數(shù)級增長,，行業(yè)正面臨一系列挑戰(zhàn)：多源傳感器數(shù)據(jù)的時間同步難題、復雜數(shù)據(jù)格式的適配,、測量技術的靈活性不足,、設備集成周期冗長等，這些問題正成為自動駕駛研發(fā)與測試的“隱形瓶頸”,。

為此,，康謀基于技術積累與行業(yè)洞察，推出了一套創(chuàng)新的ADAS時空融合數(shù)據(jù)采集方案,。通過硬件與軟件的深度協(xié)同優(yōu)化,，該方案不僅解決了數(shù)據(jù)采集中的核心痛點，還為自動駕駛研發(fā)提供了高效,、可靠,、可擴展的完整解決方案。

一,、方案架構

該方案以“時空融合”為核心,，構建了傳感器層、數(shù)據(jù)處理層,、存儲層和用戶交互層,，如下圖1所示：

圖1：方案架構

傳感器層：負責采集數(shù)據(jù)，包括 LiDAR,、Radar,、RTK 和 Camera 等傳感器。這些傳感器從不同維度感知環(huán)境,，獲得圖像,、點云、高精度定位以及被測目標物等信息,，為系統(tǒng)提供原始數(shù)據(jù),。

數(shù)據(jù)處理層：對傳感器采集的原始數(shù)據(jù)進行處理。通過時間同步算法（PTP/gPTP）,，使不同傳感器數(shù)據(jù)在時間上對齊,，解決多源傳感器數(shù)據(jù)時間同步難題。運用標定算法,，對各傳感器進行單傳感器標定和傳感器間標定,，確定傳感器之間的空間關系。同時，解析不同格式的數(shù)據(jù),，使其能在系統(tǒng)中統(tǒng)一處理,。

存儲層：負責存儲處理后的數(shù)據(jù)。支持多種存儲格式,，如激光雷達數(shù)據(jù)可存為 pcd 格式或 rosbag 包,，毫米波雷達和 RTK 數(shù)據(jù)可選擇 csv 格式或 rosbag 包，方便不同場景下的數(shù)據(jù)使用和分析,。并且按照傳感器類型將數(shù)據(jù)分類存入單獨文件夾,，便于管理和查找。

用戶交互層（軟件界面）：為用戶提供操作入口,。軟件支持各個傳感器數(shù)據(jù)的可視化,，方便用戶實時查看傳感器采集的信息,。允許用戶對數(shù)據(jù)采集進行多種配置,，如選擇存儲路徑、設置攝像頭采集幀數(shù),、選擇顯示時間戳的來源等,。還支持對采集環(huán)境進行描述，如記錄天氣和道路狀況,，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析提供更豐富的背景信息,。

二、系統(tǒng)搭建

基于方案架構的功能性設計,，系統(tǒng)搭建如圖2所示,，包括線束改造，時間同步,，傳感器標定和數(shù)據(jù)采集,。

圖2：系統(tǒng)搭建

1、線束改造

線束改造方面,，采用模塊化線束設計,，針對不同傳感器的接口特性進行定制化適配：

（1）多協(xié)議兼容：支持以太網（LiDAR）、CAN 總線（Radar/RTK）,、ProFrame（Camera）等多種通信協(xié)議,，通過標準化接口實現(xiàn)傳感器即插即用，大幅縮短設備集成周期,。

（2）輕量化布局：基于車輛工程設計,，線束走向遵循最短路徑原則，減少冗余布線,，提升系統(tǒng)可靠性的同時便于后期維護,。

（3）抗干擾優(yōu)化：采用屏蔽線纜與差分信號傳輸，降低電磁干擾對數(shù)據(jù)質量的影響，保障高速率數(shù)據(jù)（如 LiDAR 點云,、Camera 原始圖像）的穩(wěn)定傳輸,。

2、時間同步

方案通過硬件觸發(fā) + 軟件校準實現(xiàn)多傳感器納秒級時間同步,，確保時空融合精度：

（1）同步基準統(tǒng)一：以國際原子時（TAI）為時間基準,，通過gPTP（通用精確時間協(xié)議）與 PPS（秒脈沖信號）實現(xiàn)系統(tǒng)級時間對齊。LiDAR采用gPTP 同步,，Camera 通過采集卡 PPS 信號觸發(fā),，RTK 與 Radar 通過 CAN Combo 的打上時間戳。

（2）外觸發(fā)機制：支持LiDAR 外觸發(fā)Camera 拍攝,，可自定義觸發(fā)頻率（10Hz/20Hz/30Hz）,，確保圖像與點云數(shù)據(jù)嚴格同步。實測顯示,，8MP 相機在 30Hz 觸發(fā)下,，幀間對齊時間誤差小于 10μs（一般誤差在20-30ms）。

3,、傳感器標定

通過標定算法,，建立傳感器與車輛坐標系的空間轉換關系：

比如單傳感器標定中LiDAR2Car，以車輛后軸中心為原點,，通過標定板采集點云數(shù)據(jù),，利用迭代最近點（ICP）算法計算 4×4 變換矩陣，實現(xiàn)點云到車輛坐標系的轉換,。

傳感器間標定中LiDAR2Camera,，利用同步采集的點云與圖像數(shù)據(jù)，通過標定板特征匹配,，計算外參矩陣（旋轉矩陣 R,、平移向量 T），重投影誤差均值 0.0138m,，支持點云投影到圖像像素坐標,。

4、數(shù)據(jù)采集

在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié),，配套軟件提供全流程可視化操作與高效數(shù)據(jù)管理能力：

（1）多模態(tài)可視化：實時顯示 LiDAR 點云,、Camera 圖像、Radar 目標聚類及 RTK 定位信息,，支持分屏監(jiān)控與時間戳同步顯示,，便于實時校驗數(shù)據(jù)質量。

（2）靈活配置能力：

格式選擇：支持LiDAR (ros bag),、Radar/RTK (ros bag),、Camera (RAW/PNG)等多種格式,，滿足不同算法開發(fā)需求。

  環(huán)境標注：自動記錄天氣（晴 / 雨 / 霧）,、道路類型（城市 / 高速 / 鄉(xiāng)村）等元數(shù)據(jù),，生成包含時間戳、存儲路徑,、傳感器配置的場景采集文件,，提升數(shù)據(jù)可追溯性。

（3）穩(wěn)定存儲方案：按傳感器類型生成獨立文件夾（如 LiDAR_data,、Radar_data）,，避免數(shù)據(jù)混雜。

三,、總結

康謀 ADAS 時空融合數(shù)據(jù)采集方案通過線束改造,、時間同步、傳感器標定與采集軟件的深度協(xié)同,，系統(tǒng)性解決了多源數(shù)據(jù)采集中的時空對齊,、格式適配與高效存儲難題。

方案已通過實車測試驗證,，支持厘米級空間定位與納秒級時間同步,，為自動駕駛算法研發(fā),、傳感器融合驗證提供了可靠的數(shù)據(jù)基石,。