ADAS實際道路在線評測系統需要採集什麼數據？
02-05
自動駕駛現在越來越火，關於ADAS的的討論也越來越多，如果要研究ADAS在線評測系統需要採集那些數據呢？什麼樣的數據格式呢？ADAS比較寬，可以從ACC，LDW，AEB等進行討論；
我所理解的研究思路應該是：研究ADAS技術實際道路在線評測需要採集的數據源、數據類型，研究基於多源異構數據融合進行在線評測的模型構建和檢驗方法。
我不太理解什麼是「在線評測系統」，就以平常的實車試驗數據採集為對象回答這個問題，以下列舉的數據有一部分是我們實際在用的，有一部分是我主觀覺得在做相關研究時應該採的。請根據實際情況選取，我不對參考本文產生的不良結果負責。
感測-環境感知：
1. 視覺及其處理原始的視覺信號（視頻）：可用於離線視覺處理的測試
車道檢測結果：車道線類型、三次曲線的係數、與車道線的距離、道路邊界的曲線係數車輛檢測結果：距離、速度行人檢測結果：交通信號檢測結果：2. 毫米波雷達信號：（以Delphi ESR為例）64個目標數據：距離、角度、速度ESR篩查的目標ID：FCW、ACC、CMbB3. 激光雷達數據Velodyne 64線 激光雷達：點雲數據、處理後的柵格圖或目標的距離、角度Sick 激光雷達：
4. GPS數據經緯度感測-車輛：
1. 整車狀態：縱向速度、縱向加速度、側向加速度、橫擺角速度、俯仰角、側傾角2. 駕駛員輸入：加速踏板開度、制動踏板開度或主缸壓力、方向盤轉角、方向盤轉速、檔位，ACC/AEB/FCW設定值（比如巡航速度、跟車距離、報警時間等等）3. 主要子系統狀態：3.1 動力傳動：發動機轉速、節氣門開度3.2 底盤：輪缸壓力、輪速控制：
與具體系統有關，以ACC為例：ACC模式、決策出的加速度、期望的節氣門開度與期望的輪缸壓力
數據格式：一般數據為文本文檔，為時間-數值序列視覺原始信號就是視頻，需進行壓縮編碼Velodyne點雲數據量太大，用的是二進位存儲謝邀。總的來說，不管是哪種ADAS，他們需要採集的數據無非車道線、車輛、行人、交通標識。例如LDW，你主要採集的是車道線，車道線就包括了自然光照條件下所有特徵的車道線，如實線、虛線、橘黃雙線，殘損的車道線，模糊的車道線，圓點的車道線。此外你還要排除和車道線具有類似特徵的不是車道線的物體，如斑馬線，花線，馬路牙。此外你還要抗干擾，比如建築物，植物陰影下的車道線，雨雪霧霾下的車道線，強光弱光下的車道線等等，這些數據都是你要採集並分析的。
你說的在線是指路試還是模擬？路試 需要用到感測器和數據採集器，如慣導定位、車輛姿態測量，距離速度，攝像頭記錄等等，多車協同的位置信息（精確到厘米級）等，也有ISO的標準，裡面有測試工況、試驗條件、採集數據要求等…… 如果是模擬，那麼需要定義各種工況，加入車輛動力學模型等再進行在線模擬…… 當然，你也可以VEHIL～
我可能沒有完全理解你的問題。我理解這裡討論的是怎麼採集數據來開發、驗證演算法的問題。我來說說跟德系OEM合作中採用的方法：1. OEM會向你開放你必要的CANbus數據協議2. OEM會定義你保存的數據所採用的格式，就是為了大家統一，以後方便。保存用的軟體和庫都是指定的3. 採集數據的場景需要覆蓋各種情況。4. 隨著產品開發的不同階段，會有不斷的SIL, HIL, VIL測試和評估。比如演算法的原型，開始是典型數據的SIL測試，演算法模型在PC模擬階段就可以做VIL了，OEM會提供反饋和建議。上了硬體平台，單個產品有自己的HIL驗證，OEM還有更大的HIL系統進行驗證。VIL當然是必須的，VIL的同時也記錄數據，回來再做反覆的SIL, HIL.
需要通過軟體採集汽車的輪廓，車道，車子行駛的道路，以及天氣情況等。主要是以圖片的形式呈現出來。如果你還有什麼不懂的地方，可以關注我們的微信公眾號艾達斯科技。
ADAS數據採集，數據源無非是採集一些自車數據（從匯流排接收來的各個ECU的信號）+環境信息。
自車數據信息沒什麼可說的，根據功能需要，採集所有相關的匯流排信息（Lidar，Radar，紅外，超聲波，Camera,ESP,SAS,Powertrain,儀錶，指示燈......)。環境數據：如果是ACC，需要採集車輛的交通信息，主要是前面的車輛，需要安裝車載攝像頭實時記錄。然後根據採集的數據模擬，對比雷達計算車距與實際情況，根據需要優化軟體。對於AEB，則需要採集更多的交通信息，如前端車輛，行人，交通障礙（各種可以使系統發生誤報的物體）。然後分析是否誤報，優化軟體與參數。
數據類型：看你用的是什麼工具，便於存儲和分析就行。
即意思是需要做什麼功能，就要採集相關的能影響該系統的數據，不但要採集自車感測器的數據（雷達，攝像頭，超聲波...），還要採集監控自車感測器工作狀態的其他監控設備的數據。盡量全面分析模擬，以求接近實際駕駛環境。推薦閱讀：