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高效同步與處理:ADTF流服務在自動駕駛數(shù)采中的應用

來源:廣州虹科電子科技有限公司   2024年08月13日 10:05  

隨著自動駕駛技術的發(fā)展,車輛的智能化程度不斷提高,這體現(xiàn)了車輛感知,決策以及執(zhí)行的能力。在算法開發(fā)和迭代過程中,提高測試和開發(fā)效率,關鍵在于多傳感器數(shù)據的高質量采集,確保數(shù)據的同步性、完整性和一致性。


為了應對這一挑戰(zhàn),必須采取有效的數(shù)據整合策略。這包括開發(fā)處理不同數(shù)據速率和格式的組件,以及設計數(shù)據在時間上精確對齊的同步機制。進而創(chuàng)建一個統(tǒng)一的數(shù)據流形式,實時檢測傳感器的觀測結果并進行落盤存儲。


為了解決上述問題,ADTF提供了一個強大的Streaming Service,它專門針對自動駕駛多傳感器數(shù)據采集的需求設計。ADTF Streaming Service以其高效的數(shù)據處理能力、靈活的架構設計和強大的同步機制,為自動駕駛數(shù)采系統(tǒng)提供了一個高質量的解決方案。

一、ADTF 流服務

在ADTF中,流服務(Streaming Services)扮演著至關重要的角色,它們定義了系統(tǒng)的入口點(Streaming Source)出口點(Streaming Sink)。具體來說,流服務既可以是數(shù)據管道的起點也可以是終點,它們通常用于處理來自硬件的樣本數(shù)據和數(shù)據觸發(fā)器。

1、流服務源(Streaming Source)

流服務源是樣本和數(shù)據觸發(fā)器進入系統(tǒng)的入口點。通常,任何設備鏈接都會作為流服務源來實現(xiàn),組件如下圖1所示:

高效同步與處理:ADTF流服務在自動駕駛數(shù)采中的應用

圖1:Streaming Source組件

Streaming Source支持以下的應用場景:

(1)從攝像頭讀取視頻流
(2)從CAN總線設備讀取CAN消息
(3)作為硬盤讀取器提供基于文件的仿真數(shù)據
(4)通過網絡或進程間連接接收來自分布式系統(tǒng)的樣本,如ROS(機器人操作系統(tǒng))或FEP(功能工程平臺)

2、流服務匯(Streaming Sink)

流服務匯是樣本和觸發(fā)器離開系統(tǒng)的出口點。通常,任何設備鏈接都會作為流服務匯來實現(xiàn)。組件如下圖2所示:

高效同步與處理:ADTF流服務在自動駕駛數(shù)采中的應用

圖2:Streaming Sink組件

Streaming Sink支持以下應用場景:

(1)向CAN總線設備寫入原始CAN消息
(2)向設備寫入FlexRay周期或汽車以太網PDU
(3)創(chuàng)建硬盤訪問,用于基于文件的數(shù)據記錄和高性能錄制

二、數(shù)據鏈路

流服務是實現(xiàn)高效數(shù)據處理和傳輸?shù)年P鍵,通過Streaming Source和Streaming Sink,可以針對不同實際應用需求,搭建對應的數(shù)據鏈路,包括數(shù)據管道(Data Pipe)、子流(Substreams)以及觸發(fā)管道(Trigger Pipe)。

1、數(shù)據管道(Data Pipe)

數(shù)據管道是連接樣本寫入器(Streaming Sink)和樣本讀取器(Streaming Source)的橋梁。在ADTF中,如圖3所示,一個常見的數(shù)據管道從發(fā)送過濾器的樣本寫入器的輸出引腳(Out Pin)開始,通過一個樣本流(Sample Stream),到達一個或多個輸入引腳(In Pins)及其對應的樣本讀取器。

高效同步與處理:ADTF流服務在自動駕駛數(shù)采中的應用

圖3:Data Pipe

2、子流(Substreams)

子流是減少過濾器圖中引腳和連接復雜度的一種方法,如圖4所示。通過使用子流,可以簡化數(shù)據流的路徑,提高系統(tǒng)的可讀性和可維護性。

高效同步與處理:ADTF流服務在自動駕駛數(shù)采中的應用

圖4:子流

3、觸發(fā)管道(Trigger Pipe)

觸發(fā)管道是ADTF中基于觸發(fā)路徑的連接,通常從主動運行器(Active Timer Runner)開始,如圖5所示,它觸發(fā)連接的組件,類似于過濾器的運行器。

高效同步與處理:ADTF流服務在自動駕駛數(shù)采中的應用

圖5:觸發(fā)管道

例如,在自動駕駛數(shù)據采集中,通過設計靈活的觸發(fā)機制,數(shù)據管道可以同步來自雷達、攝像頭和激光雷達的數(shù)據流,確保它們在時間上的對齊。

三、總結

ADTF Streaming Service在自動駕駛數(shù)采領域的應用,關鍵在于其能夠實現(xiàn)多傳感器數(shù)據的高效同步與處理。以下是幾個關鍵應用點:


多傳感器數(shù)據融合:通過數(shù)據管道同步不同傳感器的數(shù)據,實現(xiàn)高精度的環(huán)境感知。

實時決策支持:利用觸發(fā)管道快速響應傳感器觸發(fā)的事件,為決策算法提供實時數(shù)據。

數(shù)據存儲與回放:通過Streaming Sink實現(xiàn)數(shù)據的高效存儲,以及通過子流進行數(shù)據回放和分析。


ADTF Streaming Service為自動駕駛數(shù)采系統(tǒng)提供了一個強大的工具,它不僅能夠處理和同步多傳感器數(shù)據,還能夠適應不斷變化的開發(fā)需求。



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