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常见问题解答

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康谋aiSim仿真软件提供包含数百个与功能安全相关的基本场景的库。通过修改参数,如参与者行为、天气变化、道路状况和传感器退化等情况,可以生成丰富多样的场景。

支持。除了aiSim中内置的镜头畸变模型以外,用户也可以使用aiSim client实现自定义的镜头畸变算法,并应用于每个图像输出中。

康谋aiSim可以实现一个自动驾驶算法同时测试多个场景;通过aiSim CLI还能够实现多个算法同时测试多个场景。

通过aiSim client可以实现aiSim和自动驾驶软件的连接,client将收集到的传感器仿真数据实时发送给自动驾驶软件。

支持。康谋aiSim能够无缝集成ROS2,并提供仿真环境、传感器等诸多信息,同时也可以通过aiSim SDK创建与ROS兼容的新传感器模型。

BRICK2配备了时间同步服务XTSS软件,能够为传感器(摄像头、激光雷达)每个数据包打上时间戳。在多传感器测量系统中,能够确保整个系统的时钟都在同一时间基准中运行。
在CTSS(集群时间同步服务) 中主要参考GPS的时间,在PTSS(平台时间同步服务)中主要依靠BRICK2硬件本身的时钟,并通过以太网同步其他硬件设备(MDILink和NETLion)。

XTSS配置时间同步的误差范围取决于使用的测量设备。
对于数据记录器(BRICK或DATALynx),通过XTSS从GPS导出的时间(TAI + 闰秒)用于同步所有测量接口的时间戳。当使用MDILink并采用gPTP协议时,我们测量的精度为100-200ns。
对于其他测量设备,由于必要的测量须在测量设备内部完成,无法获取其精度信息,因此无法提供具体的同步误差范围。

以支持GMSL协议的摄像头为例。通过MDILink的Rx口可以解耦摄像头视频流数据,再由其10GbE 0 端口将数据传输到BRICK2设备上。连接两个摄像头的数据均从10GbE 0 端口输出。同时,MDILink Tx端口可以直接连接到ADAS ECU中对应的接口,进行数据传送,从而实现数据同时存入数采设备和ECU。
NETLion也具有类似功能。

DATALynx ATX4配有7个卡槽,具体包括5个PCle 4.0×16和2个PCle4.0 ×8,尺寸为320×111×自定义的槽宽。

数采设备搭载的STORAGE支持热插拔。路采过程中,STORAGE存储满后可以直接拔下来,换上新的STORAGE硬盘继续进行采集。
完成一天的数据采集后,可以通过COPYLynx ATX4设备进行数据上云服务。

MDILink主要是将摄像头的数据(CSI2、FPD、GMSL2)进行解耦,通过以太网的形式传给BRICK2设备。一个MDILink可以接两个摄像头,支持输入和输出。
NETLion1000同样支持两路激光雷达进行数据传输,支持网络TAP模式和双介质模式的转换。

两台MDILink设备均连接到BRICK2时,相互之间不会产生信号干扰。MDILink有STP双绞线版本,增强了设备的抗干扰能力。

在MDILink设备中,可以通过10GbE 0将两个传感器的数据解耦,并传输至BRICK2中进行存储和分析。
10GbE 1端口可以连接到另外一台PC上,作为一个可选的端口,供客户使用。

数据传输速率约为900MB/s。

NETLion有两种工作模式,分别是转换和TAP模式。
前者是T1和T/TX的转换;后者主要用于数据无损解耦给其他设备(ECU),通过NETLion的设置端口也可以实现线束检测的功能。

NETLion1000设备数据传输的延迟精度与数据传输速率和工作模式相关。
【双媒体转换模式】
数据传输速率为100Mbit/s,延迟1.4us。
数据传输速率为1000Mbit/s,延迟2.6us。
【TAP模式】
数据传输速率为100Mbit/s,延迟2.0us。
数据传输速率为1000Mbit/s,延迟4.7us。

NETLion的主从模式即gPTP中的Master/Slaver,通过设置链路中设备的不同模式,可以决定时间源来自于哪里。
数据采集过程中,通常将BRICK2作为Master,NETLion作为Slaver。BRICK2从GPS中接收TAI/UTC时间后,同步给链路中的Slaver设备。

ADTF上位机进行数据记录、处理和分析等功能,文件格式是adtfdat文件。

支持压缩视频流、运动jpeg(adtf_mjpeg_compression包)以及GStream,包括视频、图像和音频(adtf_gstream_toolbox)。
建议回放时存储原始数据并进行解码,以减少数据量;使用自动分割选项,以减少文件大小,防止数据丢失。

ADTF提供文件记录器(流服务插件),用于将测量数据存储在硬盘上的.adtfdat文件中,包括图像,点云,报文等不同格式数据。通过子流的方式传输不同类型的数据,再连接不同的组件,部署相应的算法进行处理和运算。

通过ADTF软件,可以部署各类算法,比如人脸识别,车辆检测等。并配置相关去模糊的功能,对驾驶员的面部特征,对车牌号进行脱敏处理,从而实现数据采集脱敏。

ADTF可以对多源数据进行采集,监控和可视化,软件本身是由C++编写的框架,开发形式是编写各组件内部源代码(实现逻辑)。
ADTF二次开发可以实现添加新功能、优化现有功能和改进用户界面等功能,具体视ADTF版本和用户需求而定。

一般在域控上会预搭载Ubuntu系统(如20.04),而ADTF本身支持在Linux系统环境下进行部署,即将相同的软件用于不同的平台。同时ADTF组件之间可以监控数据的传输速度,与宽带上传一般是相对独立、互不影响的。

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