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賦能商用車 ADAS 研發:多工況、多車型適配的多傳感器數據采集方案

康謀keymotek ? 2026-02-13 17:33 ? 次閱讀
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▍文章來源于康謀自動駕駛

隨著自動駕駛技術的迭代升級,商用車ADAS的研發進程已成為行業焦點。近期,在和眾多商用車ADAS研發客戶的溝通過程中,我們觀察到了一些被頻繁提到的客戶需求場景痛點,針對于此,本文為該類客戶量身定制了一套高性能商用車ADAS多傳感器數據采集方案

本文將從客戶的實際痛點出發,詳細拆解如何在復雜工況多車型適配等需求下,實現高精度多傳感器數據融合與采集


01 客戶需求與場景痛點

不同于乘用車,商用車受自身車體特性、運營場景與研發需求,其 ADAS 數據采集絕非乘用車方案的簡單放大,而是需要從底層設計就需要貼合專屬需求的定制化工程,核心痛點集中在四個方面:

車體與配置感知難題:車體大、盲區多,需強化近場及 360° 環視感知,采集系統需支持配置與標定快速切換;

多車型適配靈活需求:涵蓋多種品類且車身結構差異大,要求采集的支架和傳感器,實現多車型快速適配,且改裝后復標高效,降低研發成本;

多傳感器融合高精度門檻:BEV / 端到端模型對數據時空對齊、空間融合精度要求嚴苛;

復雜工況高可靠性要求:運行場景與環境復雜多變,采集系統需滿足商用車級的環境適應性,具備防震、防水、寬溫域運行能力,同時長時間連續采集,保障低丟幀、無宕機。

02 解決方案概覽

針對這些核心痛點,我們以場景化適配高精度融合高可靠性運行定制化設計為核心設計理念,在傳感器配置硬件架構標定流程采集軟件四個層級進行重構,以此實現對商用車 ADAS 數據采集全需求的精準覆蓋。

傳感器配置與硬件架構

良好的傳感器配置高協同的硬件架構是數據采集精度和穩定性的基礎。根據商用車感知需求,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,實現多傳感器360° 全維度感知微秒級時間同步高帶寬數據存儲

傳感器配置上,該方案構建了分層感知的傳感器配置體系,圍繞商用車遠近場、全視角感知需求,構建必選 + 強化 + 可選的傳感器配置體系。通過采用aiSim軟件對傳感器位姿和采集范圍進行仿真,對傳感器配置布局可以快速有效驗證合理性,降低調試成本。

必選配置:含環視多相機、主 LiDAR、360° 毫米波雷達及雙天線 GNSS + 底盤 IMU,滿足基礎感知與定位;

強化配置:增設盲區近場 LiDAR、4D 毫米波雷達,提升融合能力與抗干擾性;

可選配置:在駕駛室增設第二 IMU,實現艙上傳感器運動補償與標定保持。角模塊化設計將同側相機、LiDAR、雷達集成,減少設備相對運動,保障標定與時間同步精度。

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aiSim操作頁面-1

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aiSim操作頁面-2

硬件架構層面,該方案打造商用車級定制化硬件架構,以高同步、高帶寬、高可靠、高拓展為核心打造專屬硬件架構,適配復雜工況。基于PTP 協議搭建高精度時間同步系統,采用高帶寬存儲工控機搭載高性能 CPU,和專用采集與同步板卡,實現相機、LiDAR、雷達的精準采集與時間打標;

數據交互導出環節,硬件端配備萬兆以太網USB3.0等高速接口,支持多塊大容量移動硬盤備份插接,實現采集數據的快速導出存儲

多傳感器標定與采集

高精度標定是多傳感器數據有效融合的核心前提,更是為BEV模型空間對齊、跨模態融合提供精準位姿基準的關鍵。針對商用車多傳感器配置特點,我們打造了全鏈路標定流程,全面覆蓋相機內參標定、多傳感器外參標定、多相機環視聯合標定、LiDAR/雷達與相機聯合標定等各類核心標定場景,可實現所有傳感器空間位姿的精準對齊,同時配套標準化標定工具包,提升標定效率與規范性。

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多視角真值標定可視化

軟件層面,我們的多傳感器數據采集上位機軟件,實現了數據采集、管理、后處理全生命周期管控,全方位保障數據質量。該軟件可精細化管控各類傳感器,支持用戶自定義采集方案,搭配低延遲實時可視化界面與快速告警響應機制,內置的質量評估模塊可高效識別異常數據;同時針對商用車長途連續采集場景進行了資源優化設計,可實現不間斷連續采集

此外,軟件兼容ROS1/2 BAG等行業主流存儲格式,會對采集數據進行結構化命名與存儲,并自動生成元數據文件,詳細記錄采集關鍵信息,便于后續數據追溯與使用

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多傳感器數據采集上位機軟件



03 結語



綜上,從商用車車體特性場景需求的深度拆解,到傳感器配置、硬件架構、標定流程、采集軟件的全流程落地,康謀商用車ADAS多傳感器數據采集解決方案始終以商用車專屬需求為核心,以高精度、高穩定、高適配為核心目標,可匹配當前BEV端到端模型的研發需求,為商用車ADAS技術升級提供堅實的數據支撐。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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