多源传感器数据采集方案——以恶劣工况为例
多源传感器数据采集方案——以恶劣工况为例
- 郑林 | 首席技术工程师，康谋科技
在自动驾驶、工业自动化、特种机器人快速发展的当下，传感器数据采集的可靠性成为技术落地的关键。然而，在矿山、极寒地区、强电磁干扰等恶劣工况下，传统数据采集方案往往面临信号失真、设备稳定性差、多源数据难以同步等严峻挑战。如何通过硬件优化和多传感器融合技术，实现高精度、高可靠性的数据采集？
本场演讲将聚焦恶劣环境下的多源传感器数据采集方案，从硬件抗干扰设计到多模态数据融合，再到真实场景验证，为您全面解析如何打造适应极端条件的工业级数据采集系统。
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精选Q&A
不同应用场景中如何选择时间同步的方法？
时间同步方法的应用和车辆的行驶速度和道路场景息息相关。
比如采用软件时间同步，误差基本在200-300ms级别，在封闭道路低速场景下，比如园区物流车采集场景；
而硬件时间同步分为PTP时间同步（含PPS+NMEA）和主动同步触发，误差都是亚毫秒级，那种矿山场景，车辆常在36km/h一下，采用PTP时间同步一般够用的。
当乘用车高速行驶时，采用360°雷达与相机同步触发采集，可以两类传感器数据帧对齐。
大量数据采集是如何进行数据管理和使用的？
ADAS采集的大量数据管理核心一般是从从无序到有序，在数据采集落盘方面，常采用JSON方式管理元数据（如传感器型号、场景标签、天气等），实际传感器原始数据（如点云、图像、雷达信号）需以二进制格式（如 PCD、JPG、ROS bag）高效存储。
在数据使用方面，一般通过场景化训练、测试验证、融合优化驱动算法迭代，用于支撑 ADAS 系统的可靠性与泛化能力提升。
采用哪些技术框架可以完成数据处理的工程开发？
数据采集方案一般需要面临两个核心需求，传感器多样性（摄像头、雷达、激光雷达等）和测试场景动态性（需适应不同任务、传感器数量变化）。
技术框架一般采用ROS+QT贴合场景：ROS（尤其是 ROS 2）的节点化架构天然支持传感器数据的分布式解析、发布与同步，能有效实现传感器模块与数据处理模块的解耦；QT 作为成熟的 GUI 框架，适合开发可视化上位机界面，满足数据监控、配置管理等交互需求。