2021年是無人駕駛爆發(fā)的一年，國(guó)內(nèi)外各大主機(jī)廠和系統(tǒng)供應(yīng)商都在不斷進(jìn)行著自動(dòng)駕駛研發(fā)與測(cè)試。隨著自動(dòng)駕駛功能的不斷更新迭代，自動(dòng)駕駛傳感器和控制器的數(shù)據(jù)越來越多，數(shù)據(jù)采集需要配備高端數(shù)據(jù)記錄器的測(cè)試車輛來采集自動(dòng)駕駛相關(guān)數(shù)據(jù)，例如攝像頭、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)。這些數(shù)據(jù)可以用于在實(shí)驗(yàn)室中精確地模擬某些交通狀況，測(cè)試ADAS感知算法和控制邏輯，從而節(jié)省了大量的測(cè)試和驗(yàn)證的時(shí)間。 

本文是解密自動(dòng)駕駛算法的測(cè)試流程！系列文章第二篇，在第一期的視頻中，我們主要介紹了自動(dòng)駕駛測(cè)試總體流程，本期我們著重介紹關(guān)于路試采集系統(tǒng)的相關(guān)內(nèi)容，識(shí)別以下二維碼觀看精彩內(nèi)容！

數(shù)據(jù)采集在自動(dòng)駕駛開發(fā)中扮演至關(guān)重要的角色

眾所周知，自動(dòng)駕駛的發(fā)展和人工智能技術(shù)進(jìn)步密不可分，數(shù)據(jù)、算力和算法作為人工智能的三要素顯著影響著自動(dòng)駕駛技術(shù)的成熟度，而在這三要素中，數(shù)據(jù)有著舉足輕重的作用。AI只有經(jīng)過大量的訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能總結(jié)出規(guī)律，應(yīng)用到新的樣本上。如果現(xiàn)實(shí)中出現(xiàn)了訓(xùn)練集中從未有過的場(chǎng)景，則網(wǎng)絡(luò)會(huì)基本處于盲猜狀態(tài)，從而出現(xiàn)錯(cuò)誤，因此可靠并且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)采集在自動(dòng)駕駛開發(fā)過程中的作用就顯得尤為重要。

為了保證采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，用于記錄數(shù)據(jù)的車輛，需要配備滿足其智能駕駛特定等級(jí)的傳感器和測(cè)量技術(shù)。主要的傳感器類型包括攝像頭、毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)。系統(tǒng)的核心是融合控制器，它獲取所有傳感器的數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)計(jì)算當(dāng)前環(huán)境模型，然后用于控制驅(qū)動(dòng)、轉(zhuǎn)向和制動(dòng)系統(tǒng)。

滿足各種傳感器、ECU和通信數(shù)據(jù)記錄的高性能數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)需要專門為連續(xù)運(yùn)行而設(shè)計(jì)，提供高可靠的RAID存儲(chǔ)設(shè)備，可以測(cè)量攝像頭、毫米波雷達(dá)，激光雷達(dá)原始數(shù)據(jù)，具備測(cè)試融合控制器，還包括附加的參考攝像頭視頻數(shù)據(jù)以及提供車輛精確位置的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)據(jù)和車載以太網(wǎng)、CAN、CANFD、FlexRay等眾多總線數(shù)據(jù)。

概要圖

圖片來源：

https://www.csselectronics.com/pages/electric-vehicle-data-logger-cloud-battery-telematics

解析數(shù)據(jù)采集過程中的關(guān)鍵點(diǎn)

1. 可靠性高、同步性好、簡(jiǎn)單易用的采集設(shè)備

這些傳感器從整車布置的安裝結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、FOV校核，再到實(shí)車的裝配標(biāo)定，都需要保證位置準(zhǔn)確和穩(wěn)定，從而支持不同位置傳感器數(shù)據(jù)可以順利拼接。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)必須機(jī)械魯棒且適合汽車環(huán)境，具備高可靠性。其他的要求還包括溫度范圍符合車規(guī)級(jí)，低功耗、可靠的電源管理。一般而言，需要記錄的數(shù)據(jù)類型主要由傳感器決定。當(dāng)然對(duì)于不同的開發(fā)應(yīng)用，也需要通過采集系統(tǒng)輸出被測(cè)傳感器的特定格式數(shù)據(jù)。比如對(duì)于車載攝像頭而言，通過FPD-link或者GMSL采集攝像頭的原始數(shù)據(jù)，可能需要輸出YUV、RAW12、以及經(jīng)過H264編碼的壓縮視頻數(shù)據(jù)。采集系統(tǒng)需要能夠滿足不同測(cè)試場(chǎng)景需要，提供不同類型存儲(chǔ)。

車輛安裝的傳感器類型和數(shù)量不盡相同，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)需要提供開放的數(shù)據(jù)接口，并且能夠根據(jù)傳感器種類和數(shù)量進(jìn)行靈活的配置。以保證系統(tǒng)可以接入所有的傳感器完成數(shù)據(jù)采集。另外目前的數(shù)據(jù)采集，對(duì)數(shù)據(jù)同步精度要求也比較高，一般都需要支持PTP或IEEE1588協(xié)議，用于多設(shè)備的時(shí)間同步，從而保證被測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)間精度，確保數(shù)據(jù)一致性。

2. 確保實(shí)車采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量
數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)應(yīng)該提供適應(yīng)性強(qiáng)、操作友好、顯示直觀的用戶界面，用于顯示、操作和監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)。其界面應(yīng)該滿足不同的場(chǎng)景采集快速配置，通過可視化界面展示各傳感器采集數(shù)據(jù)狀態(tài)。提供方便的Trigger記錄，用戶對(duì)記錄進(jìn)行標(biāo)記以便在以后的數(shù)據(jù)分析中更好的利用記錄數(shù)據(jù)。

需要根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)類型特征，提供各種顯示窗口來獲取傳感器或融合數(shù)據(jù)的可視化呈現(xiàn)。諸如信號(hào)和跟蹤窗口、鳥瞰圖的目標(biāo)展示、目標(biāo)疊加視頻顯示、GPS地圖顯示和激光雷達(dá)點(diǎn)云展示等。

實(shí)車采集過程中，需要盡可能覆蓋各種用戶場(chǎng)景。一般來說，道路狀態(tài)、交通信號(hào)和標(biāo)識(shí)、各類車輛和行人目標(biāo)、天氣環(huán)境等，都是影響智能駕駛的關(guān)鍵因素，路試采集場(chǎng)景需要涵蓋城市、鄉(xiāng)村、高速、隧道以及白天和夜晚等，以確保盡可能覆蓋用戶各種實(shí)際場(chǎng)景。

3. 海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及轉(zhuǎn)移

不同等級(jí)階段的車輛，需要采集的數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)幾何級(jí)增長(zhǎng)。以目前常見的L3階段為例，隨著4K超高清攝像頭、128線激光雷達(dá)等傳感器引入，每天8小時(shí)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)記錄的數(shù)據(jù)量高達(dá)30TB。

采集系統(tǒng)需要提供高帶寬、高容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，同時(shí)還需要考慮如何將數(shù)據(jù)簡(jiǎn)便的方式將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心。比如通過專門的數(shù)據(jù)上傳機(jī)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)饺萘繛镻B級(jí)別的數(shù)據(jù)中心。

4. 采集過程中的車隊(duì)監(jiān)控管理

采集過程中，全面的了解測(cè)試進(jìn)展以及測(cè)試車輛狀態(tài)，保證測(cè)試數(shù)據(jù)的有效性，也是測(cè)試管理面臨的重要挑戰(zhàn)。一般針對(duì)同時(shí)多輛車輛進(jìn)行的實(shí)車測(cè)試項(xiàng)目，均會(huì)考慮車隊(duì)管理系統(tǒng)?；诖讼到y(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)車輛實(shí)時(shí)定位和狀態(tài)監(jiān)控，包括車輛實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、實(shí)時(shí)車速等。提供車輛行駛數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，包括里程統(tǒng)計(jì)、告警統(tǒng)計(jì)、狀態(tài)統(tǒng)計(jì)等。提供駕駛員行駛數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，包含駕駛員行車時(shí)間統(tǒng)計(jì)、里程統(tǒng)計(jì)、告警統(tǒng)計(jì)、DMS監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等。系統(tǒng)一般具備告警消息推送功能，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控并告警車輛狀態(tài)異常、采集系統(tǒng)運(yùn)行異常、駕駛員DMS監(jiān)測(cè)和報(bào)警等。

采集結(jié)束后的數(shù)據(jù)使用
通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可將自動(dòng)駕駛車輛各類傳感器類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集處理，包括常見的CAN、CANFD、 ETH車載以太網(wǎng)數(shù)據(jù)等。用戶可以通過數(shù)據(jù)中心訪問數(shù)據(jù)，進(jìn)行后續(xù)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)回注等，從而形成完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)。

本文圖片來源：齊思智行
通過以上的介紹，相信大家對(duì)于自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)采集有了初步的認(rèn)識(shí)。下一期我們將帶大家了解傳感器之?dāng)z像頭，敬請(qǐng)期待！

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