一、引言
在智能駕駛項目里,很多團隊都會遇到同一個問題: 數(shù)據(jù)采集并不難,難的是把采到的數(shù)據(jù)穩(wěn)定地用起來。路測之后,工程團隊往往要面對幾個高頻挑戰(zhàn):
(1)傳感器數(shù)據(jù)來源多、格式多,鏈路聯(lián)調(diào)成本高;
(2)算法和測試團隊常用 ROS2 生態(tài),但工程化流程需要更強的可控性;
(3)ROSBAG 回放能“放出來”,但要做到“看得清、對得齊、可分析”,并不輕松;
(4)一旦進入驗證階段
1、傳感器配置與硬件架構(gòu)
良好的傳感器配置,高協(xié)同的硬件架構(gòu)是數(shù)據(jù)采集精度和穩(wěn)定性的基礎(chǔ)。根據(jù)商用車感知需求,采用分層感知 + 角模塊化的傳感器配置思路,搭配工控機 + 板卡 + 高精度時間同步模塊的定制化硬件架構(gòu),實現(xiàn)多傳感器 360° 全維度感知、微秒級時間同步與高帶寬數(shù)據(jù)存儲。
高壓比例閥作為關(guān)鍵的流體控制元件,廣泛應(yīng)用于注塑、壓鑄、液壓測試、能源設(shè)備及高端制造等領(lǐng)域,核心優(yōu)勢在于能夠根據(jù)輸入信號精確調(diào)節(jié)輸出壓力或流量,實現(xiàn)高動態(tài)響應(yīng)與高精度控制,然而要充分發(fā)揮高壓比例閥的性能潛力,離不開高效、可靠的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),那么高壓比例閥的數(shù)據(jù)采集方式究竟有哪些? 諾冠將由全球領(lǐng)先的流體控制專家——諾冠(IMI Norgren)為您詳細解答。
諾冠 IMI Norgren:https
本項目客戶為國內(nèi)一所智能駕駛為核心研究方向的高校科研團隊。團隊長期聚焦于自動駕駛感知、定位與系統(tǒng)級驗證研究,同時承擔研究生教學與科研平臺建設(shè)任務(wù)。 在科研與教學并行推進的背景下,客戶希望構(gòu)建一套可持續(xù)擴展、可復用的自動駕駛數(shù)據(jù)采集與數(shù)字孿生測試平臺,支撐從真實道路采集到高保真仿真驗證的完整研究鏈路。
在此背景下,康謀為其提供了數(shù)采車系統(tǒng)、無人駕駛車輛集成方案以及數(shù)字孿生仿真服務(wù),幫助客戶打通“
一、引言
每一次極端天氣下的緊急制動,每一段復雜路況中的精準識別,本質(zhì)都在考驗算法對現(xiàn)實世界的適應(yīng)能力。因此,我們可以看到在智能輔助駕駛從“功能驗證”到“場景攻堅”的關(guān)鍵階段,真實、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是算法性能提高的基石。尤其在極端天氣、顛簸路面和電磁干擾等惡劣工況下,如何實現(xiàn)多源傳感器數(shù)據(jù)的高可靠采集、高精度同步與高效率處理,是行業(yè)中常遇到的難題。
下文將結(jié)合行業(yè)實踐,系統(tǒng)拆解多總線(CAN/
隨著智慧工地與無人化施工技術(shù)的推進,隧道施工裝備的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為行業(yè)焦點。近期,在和眾多該類客戶的溝通過程中,我們觀察到了一些被頻繁提到的客戶需求和場景痛點,針對于此,以隧道運輸設(shè)備——MSV膠輪車為例,本文為該類客戶量身定制了一套高性能多模態(tài)數(shù)據(jù)采集方案。
本文將從客戶的實際痛點出發(fā),詳細拆解如何在無GPS信號、環(huán)境惡劣的隧道場景中,實現(xiàn)高精度、多傳感器的數(shù)據(jù)融合與采集。
一、 客戶需求與場景痛點
點擊這里,即可報名
https://app.ma.scrmtech.com/meetings-api/sapIndex/SapSourceData?pf_uid=17793_1784&sid=112339&source=2&pf_type=3&channel_id=7571&channel_name=%E6%8A%80%E6%9C%AF%E9%
Simcenter SCADAS作為高精度數(shù)據(jù)采集硬件,具備多通道同步采集能力,可在高溫、強電磁干擾等復雜工況下,穩(wěn)定捕獲振動、聲學、應(yīng)變等數(shù)據(jù),采樣率與動態(tài)范圍滿足嚴苛行業(yè)標準;Simcenter Testlab軟件則集成模態(tài)分析、聲學映射、振動疲勞評估等專業(yè)模塊,支持試驗流程自動化編程,能快速完成數(shù)據(jù)預處理、深度分析與定制化報告生成,大幅減少人工干預。
</li><li class="ql-align-justify">介紹數(shù)據(jù)采集硬件管理軟件,從通道和傳感器設(shè)置、監(jiān)視、記錄方法、數(shù)據(jù)監(jiān)視和監(jiān)聽、到記錄后的裁剪、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,包括BK Connect、Tescia和Catman。</li><li class="ql-align-justify">OpenDAQ數(shù)據(jù)采集開發(fā)包。
因此,圍繞這兩個維度,數(shù)據(jù)采集方案常包含硬件支撐、數(shù)據(jù)同步與采集、適應(yīng)性與擴展性、監(jiān)控與維護四個部分。
1、核心硬件支撐
在惡劣工況下,硬件系統(tǒng)的穩(wěn)定性是數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)。