高效数据记录的八大技巧

発行元: 2021年12月16日

Patrik Morávek博士,dSPACE GmbH自动驾驶和软件解决方案产品经理

清单可以让我们的生活更加轻松。如着手对高度自动化和自动驾驶汽车开发进行数据记录,我有8个基本技巧用来高效记录数据和选择相应工具。根据dSPACE才干团队的丰富经验,我总结出了这些技巧,为您节省时间和精力,避免耗费在错误的假设上。

数据记录:ADAS/AD数据驱动开发的起点

数据管道和数据驱动开发周期中的数据记录。

在进一步了解数据记录之前,我们先来看看它与ADAS/AD整个开发过程的密切关联:如果把基于数据驱动的开发视作数据管道,数据记录就是其中的一个组成部分。它是这个管道的起点,接着是其他开发步骤,例如数据获取、数据分析、数据选择、数据标注,当然还有全面测试和验证(包括数据回放测试)带来的软件开发。也可以在道路测试中记录数据。对我们来说,这说明了两件事:首先,数据记录不是一个孤立的过程。其次,由于数据记录是开发的起点,数据记录措施对所有后续步骤有很大的影响。

清单:8个技巧

现在来介绍我们的主题:我的高效数据记录技巧清单。当然,这8个技巧并不能涵盖各个方面,但它们确实可以解决一些主要问题。

# 1:注重传感器

开始新的数据记录项目时,首先要详细检查传感器的属性。传感器五花八门,遗憾的是,它们读取信息的方式并没有标准。摄像头传感器尤为如此,因此,为了能够记录数据,首先检查您要使用的数据记录器是否支持适用的接口和数据格式。如果不支持,请选择其他日志记录器。为此,您需要传感器供应商提供详细信息,请弄清楚您可以获取这些信息。

# 2:自己评估工具,不相信市场营销

您非常清楚,在ADAS/AD开发项目中,时间至关重要,而且市场竞争非常激烈。这意味着您没有太多时间尝试这些工具,也不应该拿自己的预算去试验。您需要一个能够立即可靠运转并符合预期用途的解决方案。组件不应该发生故障,这会造成延迟。需要很好地同步。需要有综合视图,而不是数据孤岛。因此,在选择工具之前,请向供应商索取参考资料。让供应商证明解决方案行之有效,可以集成到您的环境中。在这种情况下,最好着手根据您的要求进行概念验证,确保解决方案合适。

# 3:寻求集成式解决方案和开放性

集成并非“绝配”的工具可能充满了挑战,而且耗时。数据记录硬件和相应软件工具的集成尤为重要。寻找高性能、现成的集成解决方案,有开放式接口,便于连接您的工具和流程。从而,可以加快上市时间,不浪费时间。

# 4:深谋远虑(可扩展性和灵活性)

我知道,您首先需要解决最紧迫的项目问题,因此您会寻找目前有效的数据记录解决方案。但是,您始终应该着眼未来,将来可能会有更严格或是不同的要求。无论选择什么解决方案,都要满足这些要求。其中,可扩展性非常重要,您可以从中小型解决方案着手,然后根据未来需求进行扩展。可扩展性的相关因素是接口和处理能力(需要用来处理来自接口的数据)。

# 5:多多益善:处理能力

规划强大的处理能力。不仅要实现可扩展性,还要满足未来的软件要求。数据记录的最大优化潜力在于软件。能够分析的数据越多,数据的洞察力越好,数据周期管理就越有效。有了足够的处理能力,就可以在车内进行智能数据过滤,减少数据量。您的总体目标应该是只挑选和存储与后续工作相关的数据。

# 6:提升能力,降低复杂性

连接多个设备更有可能出错。寻找由少量组件组成的集中式数据记录解决方案。集中化可以将您的数据集中在一起。还要减少所需的空间,这对车辆来说尤其重要,因为硬件设备的空间是有限的。

# 7:寻找出色的车队和数据管理软件

数据记录活动中收集的大量数据强调了对出色的数据管理软件的需求。无论现场有5辆车还是100辆车在记录交通状况,您都希望知道这些车在哪里,是否一切正常。您希望知道活动是否按照预期进行。您有自己的计划、目标和指标,需要跟踪其实现情况。

# 8:思考整个数据管道

正如我前面提到的,数据记录始终是更大背景的一部分。所记录的数据将在数据管道下游发挥特定作用,因此,不要只考虑硬件、软件和车辆。注重所收集的数据在开发过程、人工智能训练和测试中(例如在数据回放测试中)的实际用途。关于过程效率:始终尝试缩短数据周期,确保数据在车辆和数据科学家间的无缝流动。注意文件格式一致、接口兼容。

希望了解更多技巧?

如果想寻找更多技巧,dSPACE很乐意运用各种技术、方法和多年的专业知识,帮助您克服数据记录和数据管道挑战。

您是否还有其它疑问?欢迎联系我们的数据记录专家。敬请通过发送电子邮件到 info@dspace.de 联系我们。

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