自動駕駛技術的飛速發展，正在重新定義未來出行的邊界。從感知到決策，從規劃到控制，每一個環節都離不開海量、精準的高質量數據支撐。然而，隨著傳感器數量的增加和數據規模的指數級增長，行業正面臨一系列挑戰：多源傳感器數據的時間同步難題、復雜數據格式的適配、測量技術的靈活性不足、設備集成周期冗長等，這些問題正成為自動駕駛研發與測試的“隱形瓶頸”。

基于技術積累與行業洞察，本文分享一套創新的ADAS時空融合數據采集方案。通過硬件與軟件的深度協同優化，能夠很好地解決數據采集中的核心痛點，還為自動駕駛研發提供了高效、可靠、可擴展的完整解決方案。

一、方案架構

該方案以“時空融合”為核心，構建了傳感器層、數據處理層、存儲層和用戶交互層，如下圖1所示：

圖1：方案架構

傳感器層：負責采集數據，包括 LiDAR、Radar、RTK 和 Camera 等傳感器。這些傳感器從不同維度感知環境，獲得圖像、點云、高精度定位以及被測目標物等信息，為系統提供原始數據。

數據處理層：對傳感器采集的原始數據進行處理。通過時間同步算法（PTP/gPTP），使不同傳感器數據在時間上對齊，解決多源傳感器數據時間同步難題。運用標定算法，對各傳感器進行單傳感器標定和傳感器間標定，確定傳感器之間的空間關系。同時，解析不同格式的數據，使其能在系統中統一處理。

存儲層：負責存儲處理后的數據。支持多種存儲格式，如激光雷達數據可存為 pcd 格式或 rosbag 包，毫米波雷達和 RTK 數據可選擇 csv 格式或 rosbag 包，方便不同場景下的數據使用和分析。并且按照傳感器類型將數據分類存入單獨文件夾，便于管理和查找。

用戶交互層（軟件界面）：為用戶提供操作入口。軟件支持各個傳感器數據的可視化，方便用戶實時查看傳感器采集的信息。允許用戶對數據采集進行多種配置，如選擇存儲路徑、設置攝像頭采集幀數、選擇顯示時間戳的來源等。還支持對采集環境進行描述，如記錄天氣和道路狀況，為后續數據分析提供更豐富的背景信息。

二、系統搭建

基于方案架構的功能性設計，系統搭建如圖2所示，包括線束改造，時間同步，傳感器標定和數據采集。

圖2：系統搭建

1、線束改造

線束改造方面，采用模塊化線束設計，針對不同傳感器的接口特性進行定制化適配：

（1）多協議兼容：支持以太網（LiDAR）、CAN 總線（Radar/RTK）、ProFrame（Camera）等多種通信協議，通過標準化接口實現傳感器即插即用，大幅縮短設備集成周期。

（2）輕量化布局：基于車輛工程設計，線束走向遵循最短路徑原則，減少冗余布線，提升系統可靠性的同時便于后期維護。

（3）抗干擾優化：采用屏蔽線纜與差分信號傳輸，降低電磁干擾對數據質量的影響，保障高速率數據（如 LiDAR 點云、Camera 原始圖像）的穩定傳輸。

2、時間同步

方案通過硬件觸發 + 軟件校準實現多傳感器納秒級時間同步，確保時空融合精度：

（1）同步基準統一：以國際原子時（TAI）為時間基準，通過gPTP（通用精確時間協議）與 PPS（秒脈沖信號）實現系統級時間對齊。LiDAR采用gPTP 同步，Camera 通過采集卡 PPS 信號觸發，RTK 與 Radar 通過 CAN Combo 的打上時間戳。

（2）外觸發機制：支持LiDAR 外觸發Camera 拍攝，可自定義觸發頻率（10Hz/20Hz/30Hz），確保圖像與點云數據嚴格同步。實測顯示，8MP 相機在 30Hz 觸發下，幀間對齊時間誤差小于 10μs（一般誤差在20-30ms）。

3、傳感器標定

通過標定算法，建立傳感器與車輛坐標系的空間轉換關系：

比如單傳感器標定中LiDAR2Car，以車輛后軸中心為原點，通過標定板采集點云數據，利用迭代最近點（ICP）算法計算 4×4 變換矩陣，實現點云到車輛坐標系的轉換。

傳感器間標定中LiDAR2Camera，利用同步采集的點云與圖像數據，通過標定板特征匹配，計算外參矩陣（旋轉矩陣 R、平移向量 T），重投影誤差均值 0.0138m，支持點云投影到圖像像素坐標。

4、數據采集

在數據采集環節，配套軟件提供全流程可視化操作與高效數據管理能力：

（1）多模態可視化：實時顯示 LiDAR 點云、Camera 圖像、Radar 目標聚類及 RTK 定位信息，支持分屏監控與時間戳同步顯示，便于實時校驗數據質量。

（2）靈活配置能力：

格式選擇：支持LiDAR (ros bag)、Radar/RTK (ros bag)、Camera (RAW/PNG)等多種格式，滿足不同算法開發需求。

環境標注：自動記錄天氣（晴 / 雨 / 霧）、道路類型（城市 / 高速 / 鄉村）等元數據，生成包含時間戳、存儲路徑、傳感器配置的場景采集文件，提升數據可追溯性。

（3）穩定存儲方案：按傳感器類型生成獨立文件夾（如 LiDAR_data、Radar_data），避免數據混雜。

三、總結

通過線束改造、時間同步、傳感器標定與采集軟件的深度協同，以上方案可以系統性解決了多源數據采集中的時空對齊、格式適配與高效存儲難題。

具體內容已經通過實車測試驗證，支持厘米級空間定位與納秒級時間同步，為自動駕駛算法研發、傳感器融合驗證提供了可靠的數據基石。