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INTEWORK-ARS是經(jīng)緯恒潤(rùn)自主研發(fā)的智能駕駛場(chǎng)景采集感知測(cè)評(píng)軟件，具有多個(gè)軟件模塊，可提供給使用者進(jìn)行原始數(shù)據(jù)采集、傳感器標(biāo)定、感知計(jì)算、數(shù)據(jù)集生成、傳感器測(cè)評(píng)、場(chǎng)景生成等相關(guān)開(kāi)發(fā)應(yīng)用。

具體實(shí)施步驟為：客戶自有數(shù)采車隊(duì)采集場(chǎng)景數(shù)據(jù)，用于3DGS場(chǎng)景重建；基于采集數(shù)據(jù)構(gòu)建3D模型，支持高保真交通、場(chǎng)景和傳感器仿真；訓(xùn)練3DGS數(shù)據(jù)孿生場(chǎng)景，并無(wú)縫導(dǎo)入aiSim中使用；提供客戶自有UE引擎DiL模擬工具，實(shí)現(xiàn)駕駛員參與的閉環(huán)仿真測(cè)試。四、總結(jié)在自動(dòng)駕駛的競(jìng)爭(zhēng)賽道上，高保真、可擴(kuò)展的仿真場(chǎng)景構(gòu)建已成為端到端系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證的關(guān)鍵。

一、客戶需求與場(chǎng)景痛點(diǎn)不同于乘用車，商用車受自身車體特性、運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景與研發(fā)需求，其 ADAS 數(shù)據(jù)采集絕非乘用車方案的簡(jiǎn)單放大，而是需要從底層設(shè)計(jì)就需要貼合專屬需求的定制化工程，核心痛點(diǎn)集中在四個(gè)方面：（1）車體與配置感知難題：車體大、盲區(qū)多，需強(qiáng)化近場(chǎng)及 360° 環(huán)視感知，采集系統(tǒng)需支持配置與標(biāo)定快速切換；（2）多車型適配靈活需求：涵蓋多種品類且車身結(jié)構(gòu)差異大，要求采集的支架和傳感器

同步層面：以高精度協(xié)議為基準(zhǔn)，用智能策略應(yīng)對(duì)真實(shí)世界的復(fù)雜場(chǎng)景。軟件層面：以高效采集為核心，以服務(wù)化思想提供數(shù)據(jù)價(jià)值。通過(guò)這樣的方式，數(shù)據(jù)才能從測(cè)試車采集流程中，高效轉(zhuǎn)化為驅(qū)動(dòng)算法迭代的高價(jià)值資產(chǎn)。

近期，在和眾多該類客戶的溝通過(guò)程中，我們觀察到了一些被頻繁提到的客戶需求和場(chǎng)景痛點(diǎn)，針對(duì)于此，以隧道運(yùn)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(shí)際痛點(diǎn)出發(fā)，詳細(xì)拆解如何在無(wú)GPS信號(hào)、環(huán)境惡劣的隧道場(chǎng)景中，實(shí)現(xiàn)高精度、多傳感器的數(shù)據(jù)融合與采集。

靈活的測(cè)量解決方案HBM 能為移動(dòng)數(shù)據(jù)采集提供靈活的測(cè)試和測(cè)量解決方案：可擴(kuò)展的多種類型輸入：應(yīng)變、加速度、力和力矩、位移/高度、溫度、電壓和電流以及駕駛員生物識(shí)別信息。除此之外，還包括車輛總線數(shù)據(jù)的同步采集、基于衛(wèi)星的車輛位置和速度信息，甚至是車輛的完整運(yùn)動(dòng)學(xué)和整個(gè)測(cè)試場(chǎng)景的視頻記錄。

另外依托共享代碼庫(kù)的射線 - 高斯交互邏輯，能更真實(shí)地計(jì)算激光射線與場(chǎng)景高斯的碰撞、反射，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的功能測(cè)試與極限場(chǎng)景驗(yàn)證提供了極為可靠的數(shù)據(jù)支持，成功打通了從數(shù)據(jù)采集到場(chǎng)景重建再到仿真驗(yàn)證的完整閉環(huán)。

正射影像效果將影像圖導(dǎo)入CASS軟件，進(jìn)行公路矢量數(shù)據(jù)采集，獲得成果如下：公路矢量采集成果高清模型成果賞析采用五向飛行，飛行高度120米（GSD：2.7cm）航線重疊度80%，旁向70%石家莊某地城鎮(zhèn)原始三維模型，無(wú)任何修模處理千巡翼X1作為入門級(jí)航測(cè)小型無(wú)人機(jī)，在眾多場(chǎng)景中展現(xiàn)出了效率、精度、飛行安全和穩(wěn)定性上的突出優(yōu)勢(shì)

01 引言目前，ADAS技術(shù)正經(jīng)歷從“功能驗(yàn)證”到“場(chǎng)景攻堅(jiān)”的關(guān)鍵階段。每一次極端天氣下的緊急制動(dòng)，每一段復(fù)雜路況中的精準(zhǔn)識(shí)別，本質(zhì)都在拷問(wèn)算法對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的適應(yīng)力。在開(kāi)發(fā)場(chǎng)景中，測(cè)試車輛采集的惡劣工況數(shù)據(jù)可以有效提升算法的真實(shí)場(chǎng)景適配能力。比如強(qiáng)化算法抗干擾能力、泛化能力、支撐邊緣案例覆蓋并降低安全風(fēng)險(xiǎn)。

本次發(fā)布會(huì)上，中汽數(shù)據(jù)發(fā)布的駕駛場(chǎng)景工具鏈產(chǎn)品體系包含數(shù)據(jù)采集工具、數(shù)據(jù)處理工具及場(chǎng)景庫(kù)分析管理平臺(tái)等場(chǎng)景建設(shè)類工具，以及面向技術(shù)研發(fā)、測(cè)試驗(yàn)證、應(yīng)用體驗(yàn)等環(huán)節(jié)的軟件工具、系統(tǒng)集成、平臺(tái)服務(wù)的工具鏈。

無(wú)線數(shù)據(jù)采集（如藍(lán)牙、Wi-Fi、LoRa）在布線困難或移動(dòng)設(shè)備場(chǎng)景中，無(wú)線采集成為理想選擇，諾冠部分產(chǎn)品支持通過(guò)藍(lán)牙進(jìn)行參數(shù)配置與狀態(tài)讀取，便于現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試與維護(hù)；而在遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)場(chǎng)景下，結(jié)合LoRa等低功耗廣域網(wǎng)技術(shù)，也可實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期、穩(wěn)定的無(wú)線數(shù)據(jù)回傳。

康謀的BEV Camera數(shù)據(jù)采集方案有效解決了多相機(jī)同步采集和高精度時(shí)間同步的難題，還提供了靈活的相機(jī)參數(shù)配置和高效的數(shù)據(jù)傳輸，能夠滿足自動(dòng)駕駛和高精度測(cè)量等場(chǎng)景的需求。

（2）提升復(fù)現(xiàn)效率：?jiǎn)栴}場(chǎng)景可重復(fù)回放，減少“這次有、下次沒(méi)”的隨機(jī)性。（3）增強(qiáng)工程可控性：通過(guò)組件化設(shè)計(jì)，后續(xù)擴(kuò)展新傳感器或新話題時(shí)改造更平滑。（4）縮短驗(yàn)證周期：在同等人力下，能更快完成從采集到分析的閉環(huán)。四、結(jié)語(yǔ)如果把 ADAS 數(shù)據(jù)工作比作一條生產(chǎn)線，采集只是上游，分析驗(yàn)證才是決定質(zhì)量的中下游。

環(huán)境標(biāo)注：自動(dòng)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(shí)間戳、存儲(chǔ)路徑、傳感器配置的場(chǎng)景采集文件，提升數(shù)據(jù)可追溯性。（3）穩(wěn)定存儲(chǔ)方案：按傳感器類型生成獨(dú)立文件夾（如 LiDAR_data、Radar_data），避免數(shù)據(jù)混雜。

當(dāng)前基于真實(shí)數(shù)據(jù)采集或手工建模的方式存在如下限制：（1）采集成本高：依賴實(shí)車、實(shí)景、多模態(tài)同步設(shè)備，周期長(zhǎng)、數(shù)據(jù)稀疏；（2）稀有場(chǎng)景不足：事故場(chǎng)景、異常行為等真實(shí)比例極低，難以高質(zhì)量復(fù)現(xiàn)；（3）組合爆炸問(wèn)題：參數(shù)空間（如天氣、時(shí)間、交通密度）指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，難以人工覆蓋；（4）場(chǎng)景可控性弱：缺乏可調(diào)控的語(yǔ)義接口，測(cè)試粒度不足。

實(shí)車采集過(guò)程中，需要盡可能覆蓋各種用戶場(chǎng)景。一般來(lái)說(shuō)，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。采集過(guò)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)。

（二）通用外設(shè)接口適配優(yōu)勢(shì) 芯片配備靈活通用的SPI、I2C通信接口，可便捷外接三軸加速度傳感器，目前已完成幾款國(guó)產(chǎn)加速度計(jì)的適配移植與實(shí)測(cè)驗(yàn)證，適配性穩(wěn)定可靠，無(wú)需客戶額外進(jìn)行驅(qū)動(dòng)調(diào)試，可直接對(duì)接傳感外設(shè)采集牲畜運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。

但常常常會(huì)遇到一些問(wèn)題，比如<strong>如何有效集成每種相機(jī)，采集數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)可視化？每種相機(jī)的多個(gè)設(shè)備又如何快速同時(shí)驅(qū)動(dòng)采集？在車端應(yīng)用場(chǎng)景中，如何對(duì)不同類型相機(jī)打上有效的時(shí)間戳？

功能上，該方案實(shí)現(xiàn)“采集-分析-應(yīng)用”無(wú)縫銜接。

關(guān)鍵詞：3DGS、仿真、LIDAR、場(chǎng)景重建、渲染、汽車、OpenMATERIAL一、引言3DGS（3D Gaussian Splatting）的出現(xiàn)重塑了場(chǎng)景重建工作流，通過(guò)采集的相機(jī)與 LiDAR 數(shù)據(jù)，可直接重建出視覺(jué)質(zhì)量接近手工建模的高保真場(chǎng)景，無(wú)需美術(shù)師逐資產(chǎn)打磨材質(zhì)貼圖。