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康謀方案 | BEV感知技術:多相機數據采集與高精度時間同步方案

康謀自動駕駛 ? 2025-02-06 13:45 ? 次閱讀
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隨著自動駕駛技術的快速發展,車輛準確感知周圍環境的能力變得至關重要。BEV(Bird's-Eye-View,鳥瞰圖)感知技術,以其獨特的視角和強大的數據處理能力,正成為自動駕駛領域的一大研究熱點。

一、BEV感知技術概述

BEV感知技術,是一種從鳥瞰圖視角(俯視圖)出發的環境感知方法。與傳統的正視圖相比,BEV視角具有尺度變化小、視角遮擋少的顯著優勢,有助于網絡對目標特征的一致性表達。基于這樣的優勢,可以更有效的對車輛周圍環境進行感知。

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圖1:BEV 感知圖

因此,在自動駕駛感知任務中,BEV感知算法通常包括分類、檢測、分割、跟蹤、預測、計劃和控制等多個子任務,共同構建起一個完整的感知框架。

BEV感知算法的數據輸入主要有圖像和點云兩種形式。根據數據源不同,BEV算法主要分為BEV Camera(純視覺)、BEV LiDAR(基于激光雷達)和BEV Fusion(多模態融合)三類。其中,圖像數據具有紋理豐富、成本低的優勢,此外,基于圖像的任務、基礎模型相對成熟和完善,比較容易擴展到 BEV 感知算法中。

為了更好的訓練BEV Camera感知算法,往往需要先搭建一個高質量的數據集。而搭建一套BEV感知數據采集系統,通常包括以下幾個關鍵環節:

1.硬件選型與集成:選合適的攝像頭和計算采集平臺,集成穩定系統。

2.數據采集:在實際環境中采集圖像數據,覆蓋不同場景、光照和天氣。

3.時間同步:確保不同傳感器數據時間精確同步,是后續算法訓練的必要前提。

4.系統調試和部署:調試系統確保組件協同工作,部署到實際應用環境。

因此,在實際搭建過程中,常會遇到技術復雜性高、成本投入大、數據質量與時間同步實現難、系統穩定性與可靠性要求高等挑戰。針對這些問題,康謀推出一套BEV Camera數據采集方案,能高效搭建高質量的BEV感知數據集,加速算法研發和訓練。

二、BEV Camera數據采集系統方案

BEV Camera數據系統采集方案以BRICKplus為核心系統平臺,通過擴展PCIe Slot ETH6000模塊連接6個iDS相機,利用GPS接收模塊獲取衛星時鐘信號,提供XTSS時間同步服務,并支持13路(g)PTP以太網接口,確保高精度時間同步。

BRICKplus搭載BRICK STORAGEplus硬盤,提供大容量高速存儲,滿足高帶寬數據采集需求,確保數據的完整性可靠性

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圖2:系統集成

三、數據采集

在BEV Camera數據采集方案中,難點在于如何同步多相機的采集動作、確保數據的高精度時間同步以及高效傳輸。因此,在整個軟件方面,我們采用ROS+PEAK SDK方案進行深度集成,實現了多相機的參數配置、數據采集與傳輸。

為了更靈活應對實際采集環境需求,對相機(如曝光時間、幀率和分辨率等)參數進行了統一管理和存儲,這些參數可在節點啟動時通過配置文件動態加載,為相機的初始化提供了靈活性。

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圖3:相機參數配置

為實現多相機的同步采集和高效傳輸,我們利用了ROS的多線程和節點管理功能。通過為每個相機創建獨立的采集線程,并啟動采集循環,確保了每個相機的采集過程獨立且高效。引入全局控制信號與信號處理機制,確保了統一管理所有相機的采集和同步結束狀態。

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圖4:相機實時可視化

四、時間同步

為了實現多相機的時間同步,一般有兩種方式:軟時間同步和硬件時間同步。軟時間同步主要依賴于軟件層面的算法和協議來實現時間同步。其精度通常在微秒級別,適用于對時間同步精度要求不是較高的場景。

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圖5:多相機軟件時間同步

為了應對時間同步精度要求較高的采集場景,如自動駕駛和高精度測量等。在BEV Camera數據采集方案中,進一步支持相機進行硬件時間同步。通過XTSS軟件可以有效管理數采平臺的時間同步功能,能夠快速輕便配備各個傳感器的時間同步配置。

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圖6:XTSS 時間同步管理

通過GPS模塊提供高精度的時間基準,并利用支持硬件時間戳的以太網接口直接捕獲數據包的時間戳。其時間同步精度可以達到納秒級別,具備高穩定性,不受軟件和網絡延遲影響。

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圖7:多相機硬件時間同步

五、總結

在自動駕駛技術的快速發展中,BEV Camera數據采集系統的構建至關重要。通過采用BRICKplus平臺,結合PCIe Slot ETH6000模塊和iDS相機,我們實現了多相機的高效數據采集和存儲。通過ROS+PEAK SDK的深度集成,實現了多相機的參數配置、數據采集與傳輸。利用GPS接收模塊和XTSS時間同步服務,確保了多相機的高精度時間同步
康謀的BEV Camera數據采集方案有效解決了多相機同步采集和高精度時間同步的難題,還提供了靈活的相機參數配置和高效的數據傳輸,能夠滿足自動駕駛和高精度測量等場景的需求。

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