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(biāo)注?下面將為您詳細(xì)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(jìn)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(dá)、7個攝像頭,而L3會增加高分辨率的激光雷達(dá),超聲波傳感器、毫米波雷達(dá)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(jī)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、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(zhǔn)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(zhǔn),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?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)注,如將天氣條件,道路情況加以標(biāo)記,以便進(jìn)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(biāo)識,各類車輛和行人目標(biāo)、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(jìn)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(jìn)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(fù)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(jìn)行監(jiān)控和報警??傊ㄟ^車輛管理系統(tǒng),可以對被測車輛進(jìn)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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