康谋方案 | BEV感知技术:多相机数据采集与高精度时间同步方案

随着自动驾驶技术的快速发展,车辆准确感知周围环境的能力变得至关重要。BEV(Bird's-Eye-View,鸟瞰图)感知技术,以其独特的视角和强大的数据处理能力,正成为自动驾驶领域的一大研究热点。

一、BEV感知技术概述

BEV感知技术,是一种从鸟瞰图视角(俯视图)出发的环境感知方法。与传统的正视图相比,BEV视角具有尺度变化小、视角遮挡少的显著优势,有助于网络对目标特征的一致性表达。基于这样的优势,可以更有效的对车辆周围环境进行感知。

图1:BEV 感知图

因此,在自动驾驶感知任务中,BEV感知算法通常包括分类、检测、分割、跟踪、预测、计划和控制等多个子任务,共同构建起一个完整的感知框架。

BEV感知算法的数据输入主要有图像和点云两种形式。根据数据源不同,BEV算法主要分为BEV Camera(纯视觉)、BEV LiDAR(基于激光雷达)和BEV Fusion(多模态融合) 三类。其中,图像数据具有纹理丰富、成本低的优势,此外,基于图像的任务、基础模型相对成熟和完善,比较容易扩展到 BEV 感知算法中。

为了更好的训练BEV Camera感知算法,往往需要先搭建一个高质量的数据集。而搭建一套BEV感知数据采集系统,通常包括以下几个关键环节:

**1. 硬件选型与集成:**选合适的摄像头和计算采集平台,集成稳定系统。

**2. 数据采集:**在实际环境中采集图像数据,覆盖不同场景、光照和天气。

**3. 时间同步:**确保不同传感器数据时间精确同步,是后续算法训练的必要前提。

**4. 系统调试和部署:**调试系统确保组件协同工作,部署到实际应用环境。

因此,在实际搭建过程中,常会遇到技术复杂性高、成本投入大、数据质量与时间同步实现难、系统稳定性与可靠性要求高 等挑战。针对这些问题,康谋推出一套BEV Camera数据采集方案,能高效搭建高质量的BEV感知数据集,加速算法研发和训练。

二、BEV Camera数据采集系统方案

BEV Camera数据系统采集方案以BRICKplus为核心系统平台,通过扩展PCIe Slot ETH6000模块连接6个iDS相机,利用GPS接收模块获取卫星时钟信号,提供XTSS时间同步服务,并支持13路(g)PTP以太网接口,确保高精度时间同步。

BRICKplus搭载BRICK STORAGEplus硬盘,提供大容量高速存储 ,满足高带宽数据采集需求,确保数据的完整性可靠性

图2:系统集成

三、数据采集

在BEV Camera数据采集方案中,难点在于如何同步多相机的采集动作、确保数据的高精度时间同步 以及高效传输。因此,在整个软件方面,我们采用ROS+PEAK SDK方案进行深度集成,实现了多相机的参数配置、数据采集与传输。

为了更灵活应对实际采集环境需求,对相机(如曝光时间、帧率和分辨率等)参数进行了统一管理和存储,这些参数可在节点启动时通过配置文件动态加载,为相机的初始化提供了灵活性。

图3:相机参数配置

为实现多相机的同步采集和高效传输,我们利用了ROS的多线程和节点管理功能 。通过为每个相机创建独立的采集线程,并启动采集循环,确保了每个相机的采集过程独立且高效。引入全局控制信号与信号处理机制,确保了统一管理所有相机的采集和同步结束状态。

图4:相机实时可视化

四、时间同步

为了实现多相机的时间同步,一般有两种方式:软时间同步和硬件时间同步。软时间同步主要依赖于软件层面的算法和协议来实现时间同步。其精度通常在微秒级别,适用于对时间同步精度要求不是较高的场景。

图5:多相机软件时间同步

为了应对时间同步精度要求较高的采集场景,如自动驾驶和高精度测量等。在BEV Camera数据采集方案中,进一步支持相机进行硬件时间同步。通过XTSS软件可以有效管理数采平台的时间同步功能,能够快速轻便配备各个传感器的时间同步配置。

图6:XTSS 时间同步管理

通过GPS模块提供高精度的时间基准,并利用支持硬件时间戳的以太网接口直接捕获数据包的时间戳。其时间同步精度可以达到纳秒级别,具备高稳定性,不受软件和网络延迟影响。

图7:多相机硬件时间同步

五、总结

在自动驾驶技术的快速发展中,BEV Camera数据采集系统的构建至关重要。通过采用BRICKplus平台,结合PCIe Slot ETH6000模块和iDS相机,我们实现了多相机的高效数据采集和存储 。通过ROS+PEAK SDK的深度集成,实现了多相机的参数配置、数据采集与传输 。利用GPS接收模块和XTSS时间同步服务,确保了多相机的高精度时间同步

康谋的BEV Camera数据采集方案有效解决了多相机同步采集和高精度时间同步的难题,还提供了灵活的相机参数配置和高效的数据传输,能够满足自动驾驶和高精度测量等场景的需求。


我是分析自动驾驶技术的康谋

期待与您的进一步交流。

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