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<p>隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，自動(dòng)駕駛的研發(fā)逐漸形成一整套的流程，包括<strong>數(shù)據(jù)采集，清洗標(biāo)注，算法訓(xùn)練，仿真測(cè)試</strong>到<strong>量產(chǎn)</strong>等各技術(shù)環(huán)節(jié)。通過(guò)復(fù)雜的步驟從原始數(shù)據(jù)中提出高價(jià)值的信息，其中對(duì)原始數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)采集是實(shí)現(xiàn)車輛環(huán)境感知的基石。毫米波雷達(dá)因其出色的測(cè)距、測(cè)速能力以及對(duì)惡劣天氣的魯棒性，成為不可或缺的傳感器之一。

因此，在實(shí)際搭建過(guò)程中，常會(huì)遇到技術(shù)復(fù)雜性高、成本投入大、數(shù)據(jù)質(zhì)量與時(shí)間同步實(shí)現(xiàn)難、系統(tǒng)穩(wěn)定性與可靠性要求高等挑戰(zhàn)。針對(duì)這些問(wèn)題，康謀推出一套BEV Camera數(shù)據(jù)采集方案，能高效搭建高質(zhì)量的BEV感知數(shù)據(jù)集，加速算法研發(fā)和訓(xùn)練。

三、結(jié)語(yǔ)綜上，從商用車車體特性與場(chǎng)景需求的深度拆解，到傳感器配置、硬件架構(gòu)、標(biāo)定流程、采集軟件的全流程落地，康謀商用車ADAS多傳感器數(shù)據(jù)采集解決方案始終以商用車專屬需求為核心，以高精度、高穩(wěn)定、高適配為核心目標(biāo)，可匹配當(dāng)前BEV與端到端模型的研發(fā)需求，為商用車ADAS技術(shù)升級(jí)提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。

下文將結(jié)合行業(yè)實(shí)踐，系統(tǒng)拆解多總線（CAN/LIN/100BASE-T1等）數(shù)據(jù)采集方案的核心痛點(diǎn)、架構(gòu)設(shè)計(jì)、同步策略與系統(tǒng)搭建，為從事智能汽車數(shù)據(jù)閉環(huán)開發(fā)的工程師提供一套可落地的技術(shù)參考。二、關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)多總線數(shù)據(jù)采集常被簡(jiǎn)化為硬件連接問(wèn)題，但在工程化落地時(shí)，需系統(tǒng)應(yīng)對(duì)四重挑戰(zhàn)，這直接決定了數(shù)據(jù)能否真正用于算法迭代。

HBK移動(dòng)數(shù)據(jù)采集官網(wǎng)：<HBM應(yīng)變片：應(yīng)力測(cè)試測(cè)量首選><HBM稱重傳感器：稱重精度，久經(jīng)驗(yàn)證><HBM力傳感器： 應(yīng)變和壓電兩種測(cè)量技術(shù)><HBM扭矩傳感器和轉(zhuǎn)矩傳感器><電功率測(cè)試 - 從部件到車輛能源管理><數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與設(shè)備>您還可以通過(guò)如下方式聯(lián)系我們，了解更多產(chǎn)品與應(yīng)用詳情：郵箱：hbmchina@hbm.com.cn

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。

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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(kuò)展的完整解決方案。

當(dāng)時(shí)HBM數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)產(chǎn)品線只有一個(gè)型號(hào)MGCplus，已經(jīng)售出25000多套，是一款非常成功的產(chǎn)品。MGCplus可以說(shuō)是測(cè)量技術(shù)的代名詞。

隨著智慧工地與無(wú)人化施工技術(shù)的推進(jìn)，隧道施工裝備的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為行業(yè)焦點(diǎn)。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。

二、解決方案 物通博聯(lián)網(wǎng)關(guān)支持IPSEC VPN，幫助企業(yè)構(gòu)建高安全性的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 物通博聯(lián)網(wǎng)關(guān)通過(guò)串口或網(wǎng)口從工業(yè)設(shè)備中采集數(shù)據(jù)，再通過(guò)5G/4G/WIFI/以太網(wǎng)等方式將數(shù)據(jù)傳輸?shù)焦芾砥脚_(tái)，在傳輸過(guò)程中通過(guò)將網(wǎng)關(guān)作為VPN客戶端，利用IPSec VPN技術(shù)構(gòu)建安全可靠的VPN鏈路，搭建點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)的安全數(shù)據(jù)VPN隧道，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)加密傳輸，保障數(shù)據(jù)的安全性和完整性。

這個(gè)組合的意義很直接： 把“數(shù)據(jù)讀出來(lái)”升級(jí)為“數(shù)據(jù)可分析”。 不僅能看畫面，對(duì)組件持續(xù)迭代開發(fā)后，還能讓測(cè)試與技術(shù)負(fù)責(zé)人更直觀地判斷數(shù)據(jù)質(zhì)量、時(shí)間節(jié)奏和回放狀態(tài)。

多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)時(shí)而生，通過(guò)整合不同傳感器的優(yōu)勢(shì)，為車輛提供了一個(gè)全面、立體的感知維度。一、多傳感器融合的先決條件當(dāng)多種傳感器裝在同一輛車上時(shí)，使用同一個(gè)系統(tǒng)來(lái)采集并處理數(shù)據(jù)。

在科研與教學(xué)并行推進(jìn)的背景下，客戶希望構(gòu)建一套可持續(xù)擴(kuò)展、可復(fù)用的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)采集與數(shù)字孿生測(cè)試平臺(tái)，支撐從真實(shí)道路采集到高保真仿真驗(yàn)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(wú)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“真實(shí)世界—虛擬世界”的關(guān)鍵通路。一、客戶痛點(diǎn)在項(xiàng)目啟動(dòng)初期，客戶面臨的并非單一設(shè)備或軟件問(wèn)題，而是一組系統(tǒng)性技術(shù)挑戰(zhàn)：1.

<p>在智能化技術(shù)快速發(fā)展當(dāng)下，<strong>圖像數(shù)據(jù)的采集與處理</strong>逐漸成為自動(dòng)駕駛、工業(yè)等領(lǐng)域的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)采集與算法集成測(cè)試都是確保系統(tǒng)性能和可靠性的關(guān)鍵。

因此,MPPT的能量消耗和效率才是無(wú)線傳感器風(fēng)能采集系統(tǒng)非常重要的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn),而不是MPPT的精度[17]。根據(jù)文獻(xiàn)[18]可知,MPPT算法可以分為間接和直接的方法。間接方法是基于一個(gè)數(shù)據(jù)表的使用,包括各項(xiàng)參數(shù)和數(shù)據(jù)。例如不同的輻射和溫度下太陽(yáng)能電池板的典型曲線,或者利用從經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得的數(shù)學(xué)函數(shù)來(lái)預(yù)估最大功率點(diǎn)。

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在惡劣工況下，需通過(guò)高精度時(shí)間同步技術(shù)消除傳播延遲與時(shí)鐘抖動(dòng)，例如采用 IEEE 802.1AS（gPTP）等協(xié)議，結(jié)合邊緣節(jié)點(diǎn)本地時(shí)間戳標(biāo)記（數(shù)據(jù)生成時(shí)即打標(biāo)），確保傳感器數(shù)據(jù)的時(shí)間偏差控制在納秒級(jí)。數(shù)據(jù)采集階段，需建立統(tǒng)一的時(shí)間域，通過(guò)軟件工具對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊與格式標(biāo)準(zhǔn)化（如將圖像像素、激光點(diǎn)坐標(biāo)映射至同一時(shí)間軸）。

02 aiData核心組件aiData由完全自有的模塊和工具組成，在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范下，構(gòu)建了覆蓋數(shù)據(jù)采集、生成、使用、驗(yàn)證全流程的成熟端到端工具鏈。 aiData RecorderaiData Recorder（數(shù)據(jù)記錄器）搭載自適應(yīng)智能數(shù)據(jù)采集軟件，通過(guò)精準(zhǔn)的傳感器標(biāo)定與同步技術(shù)，為自動(dòng)駕駛技術(shù)生成高質(zhì)量數(shù)據(jù)源。

佐思汽研發(fā)布《2022年中國(guó)自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)研究報(bào)告》。一、自動(dòng)駕駛發(fā)展逐步從技術(shù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)如今，自動(dòng)駕駛傳感器方案及計(jì)算平臺(tái)已日趨同質(zhì)化，供應(yīng)商技術(shù)差距日益收窄。近兩年自動(dòng)駕駛技術(shù)迭代飛速推進(jìn)，量產(chǎn)落地加速。根據(jù)佐思數(shù)據(jù)中心，2021年，國(guó)內(nèi)L2級(jí)輔助駕駛乘用車上險(xiǎn)量累計(jì)達(dá)479.0萬(wàn)輛，同比增長(zhǎng) 58.0%。

在海洋監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，基于無(wú)人艇能夠?qū)崿F(xiàn)高效、實(shí)時(shí)、自動(dòng)化的海洋數(shù)據(jù)采集，從而為海洋環(huán)境保護(hù)、資源開發(fā)等提供有力支持。其中，無(wú)人艇的控制算法訓(xùn)練往往需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持。然而，海洋數(shù)據(jù)采集也面臨數(shù)據(jù)噪聲和誤差、數(shù)據(jù)融合與協(xié)同和復(fù)雜海洋環(huán)境適應(yīng)等諸多挑戰(zhàn)，制約著無(wú)人艇技術(shù)的發(fā)展。