ADAS時(shí)空融合數據采集方案分享

自動(dòng)駕駛技術(shù)的飛速發(fā)展，正在重新定義未來(lái)出行的邊界。從感知到決策，從規劃到控制，每一個(gè)環(huán)節都離不開(kāi)海量、精準的高質(zhì)量數據支撐。然而，隨著(zhù)傳感器數量的增加和數據規模的指數級增長(cháng)，行業(yè)正面臨一系列挑戰：多源傳感器數據的時(shí)間同步難題、復雜數據格式的適配、測量技術(shù)的靈活性不足、設備集成周期冗長(cháng)等，這些問(wèn)題正成為自動(dòng)駕駛研發(fā)與測試的“隱形瓶頸”。 

基于技術(shù)積累與行業(yè)洞察，本文分享一套創(chuàng )新的ADAS時(shí)空融合數據采集方案。通過(guò)硬件與軟件的深度協(xié)同優(yōu)化，能夠很好地解決數據采集中的核心痛點(diǎn)，還為自動(dòng)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(shí)空融合”為核心，構建了傳感器層、數據處理層、存儲層和用戶(hù)交互層，如下圖1所示：

圖1：方案架構

傳感器層：負責采集數據，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(diǎn)云、高精度定位以及被測目標物等信息，為系統提供原始數據。

數據處理層：對傳感器采集的原始數據進(jìn)行處理。通過(guò)時(shí)間同步算法（PTP/gPTP），使不同傳感器數據在時(shí)間上對齊，解決多源傳感器數據時(shí)間同步難題。運用標定算法，對各傳感器進(jìn)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(guān)系。同時(shí)，解析不同格式的數據，使其能在系統中統一處理。

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

用戶(hù)交互層（軟件界面）：為用戶(hù)提供操作入口。軟件支持各個(gè)傳感器數據的可視化，方便用戶(hù)實(shí)時(shí)查看傳感器采集的信息。允許用戶(hù)對數據采集進(jìn)行多種配置，如選擇存儲路徑、設置攝像頭采集幀數、選擇顯示時(shí)間戳的來(lái)源等。還支持對采集環(huán)境進(jìn)行描述，如記錄天氣和道路狀況，為后續數據分析提供更豐富的背景信息。

二、系統搭建

基于方案架構的功能性設計，系統搭建如圖2所示，包括線(xiàn)束改造，時(shí)間同步，傳感器標定和數據采集。

圖2：系統搭建

1、線(xiàn)束改造

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

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

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

（3）抗干擾優(yōu)化：采用屏蔽線(xiàn)纜與差分信號傳輸，降低電磁干擾對數據質(zhì)量的影響，保障高速率數據（如 LiDAR 點(diǎn)云、Camera 原始圖像）的穩定傳輸。

2、時(shí)間同步

方案通過(guò)硬件觸發(fā) + 軟件校準實(shí)現多傳感器納秒級時(shí)間同步，確保時(shí)空融合精度：

（1）同步基準統一：以國際原子時(shí)（TAI）為時(shí)間基準，通過(guò)gPTP（通用精確時(shí)間協(xié)議）與 PPS（秒脈沖信號）實(shí)現系統級時(shí)間對齊。LiDAR采用gPTP 同步，Camera 通過(guò)采集卡 PPS 信號觸發(fā)，RTK 與 Radar 通過(guò) CAN Combo 的打上時(shí)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(diǎn)云數據嚴格同步。實(shí)測顯示，8MP 相機在 30Hz 觸發(fā)下，幀間對齊時(shí)間誤差小于 10μs（一般誤差在20-30ms）。

3、傳感器標定

通過(guò)標定算法，建立傳感器與車(chē)輛坐標系的空間轉換關(guān)系：

比如單傳感器標定中LiDAR2Car，以車(chē)輛后軸中心為原點(diǎn)，通過(guò)標定板采集點(diǎn)云數據，利用迭代最近點(diǎn)（ICP）算法計算 4×4 變換矩陣，實(shí)現點(diǎn)云到車(chē)輛坐標系的轉換。

傳感器間標定中LiDAR2Camera，利用同步采集的點(diǎn)云與圖像數據，通過(guò)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(diǎn)云投影到圖像像素坐標。

4、數據采集

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

（1）多模態(tài)可視化：實(shí)時(shí)顯示 LiDAR 點(diǎn)云、Camera 圖像、Radar 目標聚類(lèi)及 RTK 定位信息，支持分屏監控與時(shí)間戳同步顯示，便于實(shí)時(shí)校驗數據質(zhì)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(mǎn)足不同算法開(kāi)發(fā)需求。

           環(huán)境標注：自動(dòng)記錄天氣（晴 / 雨 / 霧）、道路類(lèi)型（城市 / 高速 / 鄉村）等元數據，生成包含時(shí)間戳、存儲路徑、傳感器配置的場(chǎng)景采集文件，提升數據可追溯性。

（3）穩定存儲方案：按傳感器類(lèi)型生成獨立文件夾（如 LiDAR_data、Radar_data），避免數據混雜。

三、總結

通過(guò)線(xiàn)束改造、時(shí)間同步、傳感器標定與采集軟件的深度協(xié)同，以上方案可以系統性解決了多源數據采集中的時(shí)空對齊、格式適配與高效存儲難題。

具體內容已經(jīng)通過(guò)實(shí)車(chē)測試驗證，支持厘米級空間定位與納秒級時(shí)間同步，為自動(dòng)駕駛算法研發(fā)、傳感器融合驗證提供了可靠的數據基石。