惡劣工況下的ADAS多源傳感器數(shù)據(jù)采集：從硬件抗干擾到算法泛化

目前，ADAS技術(shù)正經(jīng)歷從“功能驗(yàn)證”到“場景攻堅(jiān)”的關(guān)鍵階段。每一次極端天氣下的緊急制動，每一段復(fù)雜路況中的精準(zhǔn)識別，本質(zhì)都在拷問算法對現(xiàn)實(shí)世界的適應(yīng)力。在開發(fā)場景中，測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。

然而，圍繞“數(shù)據(jù)能否有效支撐算法訓(xùn)練”這一核心目標(biāo)，惡劣工況下ADAS數(shù)據(jù)采集方案常面臨一些挑戰(zhàn)，比如采集系統(tǒng)的可靠與穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)有效性、邊緣場景覆蓋性等內(nèi)容。

康謀長期專注于ADAS數(shù)據(jù)采集工具鏈研發(fā)，針對這些問題，也有一些思考、方案與看法，在這里與大家一起交流。

當(dāng)我們評估或者構(gòu)建ADAS數(shù)據(jù)采集方案在惡劣工況下的數(shù)據(jù)質(zhì)量時，可以分為場景覆蓋、采集可靠性、數(shù)據(jù)質(zhì)量和訓(xùn)練需求匹配性四個維度。其中，從數(shù)據(jù)采集方案本身來看，更側(cè)重于采集可靠性與數(shù)據(jù)質(zhì)量。

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(kuò)展性、監(jiān)控與維護(hù)四個部分。

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)。首先，硬件需滿足嚴(yán)苛的車規(guī)級標(biāo)準(zhǔn)，通過如 LV124、LV148 等汽車行業(yè)測試規(guī)范，以及環(huán)境模擬與氣候測試，確保在 - 40℃至 + 85℃的極端溫度范圍、持續(xù)振動（如 50m/s2 沖擊）、高濕度等場景下正常運(yùn)行。

圖1 BRICK2 – 30000小時連續(xù)無故障穩(wěn)定運(yùn)行

其次，硬件需具備電磁兼容性（EMC）設(shè)計(jì)，通過預(yù)測試與仿真驗(yàn)證，減少車輛內(nèi)部電子設(shè)備的電磁干擾，保證傳感器原始數(shù)據(jù)的完整性。同時，電源管理需支持寬電壓輸入，應(yīng)對車輛啟動時的電壓波動或極端工況下的供電不穩(wěn)定，避免因斷電導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失。

此外，硬件冗余設(shè)計(jì)至關(guān)重要。例如，關(guān)鍵接口（如以太網(wǎng)、PCIe）采用雙路備份，存儲模塊支持熱插拔，即使單一組件出現(xiàn)故障，系統(tǒng)仍能通過自動切換保障數(shù)據(jù)持續(xù)采集，降低惡劣工況下的停機(jī)風(fēng)險。

圖2 ATX4-多PCIe擴(kuò)展

圖3 ATX4-震動測試（50m/s2）

多源傳感器（攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等）的數(shù)據(jù)時間一致性直接影響算法訓(xùn)練的有效性。在惡劣工況下，需通過高精度時間同步技術(shù)消除傳播延遲與時鐘抖動，例如采用 IEEE 802.1AS（gPTP）等協(xié)議，結(jié)合邊緣節(jié)點(diǎn)本地時間戳標(biāo)記（數(shù)據(jù)生成時即打標(biāo)），確保傳感器數(shù)據(jù)的時間偏差控制在納秒級。

數(shù)據(jù)采集階段，需建立統(tǒng)一的時間域，通過軟件工具對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時間對齊與格式標(biāo)準(zhǔn)化（如將圖像像素、激光點(diǎn)坐標(biāo)映射至同一時間軸）。

圖4 時間同步（PTP-E2E）配置

圖5 多傳感器數(shù)據(jù)采集

惡劣工況的多樣性要求采集方案具備靈活的適配能力。硬件層面采用模塊化架構(gòu)，支持根據(jù)場景需求增減傳感器接口、擴(kuò)展存儲容量或升級計(jì)算單元（如提升邊緣端實(shí)時處理能力）。

軟件層面需兼容多品牌傳感器協(xié)議與數(shù)據(jù)格式，通過開放 API 實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)有工具鏈（如數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺、算法訓(xùn)練框架）的無縫對接，減少二次開發(fā)成本。

惡劣工況下的系統(tǒng)故障排查難度顯著提升，需建立全鏈路監(jiān)控機(jī)制。通過嵌入式管理工具實(shí)時采集硬件狀態(tài)參數(shù)（如 CPU 溫度、風(fēng)扇轉(zhuǎn)速、存儲讀寫速度）、傳感器健康度（如攝像頭鏡頭污染程度、雷達(dá)信號強(qiáng)度），并設(shè)定閾值告警（如當(dāng)設(shè)備存儲使用率超過80%自動通知運(yùn)維團(tuán)隊(duì)）。

圖6 ATX4-SIODI監(jiān)控

總結(jié)來說，惡劣工況下的 ADAS 數(shù)據(jù)采集方案，本質(zhì)是通過 “硬件抗干擾性 + 同步精準(zhǔn)性 + 適應(yīng)與擴(kuò)展 + 維護(hù)及時性” 的多維設(shè)計(jì)，解決 “極端場景數(shù)據(jù)稀缺” 與 “算法泛化需求” 的矛盾。

具體來說，從傳感器選型到數(shù)據(jù)落地，需以 “真實(shí)場景還原” 為核心，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化與模塊化設(shè)計(jì)，才能系統(tǒng)性解決惡劣工況下的數(shù)據(jù)采集難題。