视觉感知处理
支持图像流接入、目标检测、车道线与交通要素识别,并保留结果置信度与时间戳。
摄像头数据流面向汽车AI智能驾驶软件研发链路,接入摄像头、毫米波雷达、激光雷达、定位与车身信号,完成时间对齐、目标级融合、环境建模与稳定输出,为道路感知、功能验证和车端集成提供可追溯的软件模块。
FUSION PIPELINE / ONLINE
按传感器特性处理原始数据,再以统一的时间基准和坐标关系组织目标、车道、自由空间及静态要素信息,便于算法团队、测试团队与车端集成团队在同一数据链路下协作。
支持图像流接入、目标检测、车道线与交通要素识别,并保留结果置信度与时间戳。
摄像头数据流处理距离、速度与目标轨迹信息,结合运动状态进行跨帧跟踪与目标关联。
速度量测面向点云目标、障碍物轮廓与空间结构输出,支持与视觉、雷达结果对齐。
点云目标接入定位、姿态、轮速和转向等信息,为坐标转换、时序校正与运动预测提供依据。
车辆状态接口配置记录数据来源、时间基准、坐标定义与有效字段,使研发阶段的数据接入与测试复现保持一致。
依据车型传感器组合、已有数据格式和目标功能,逐步完成接入、标定关系确认、融合策略配置、回放验证和车端性能检查。
梳理传感器类型、数据频率、字段定义及日志来源。
配置时间基准、外参关系与车辆坐标转换逻辑。
完成检测结果清洗、目标跟踪和异常输入处理。
在记录数据与典型道路场景中检查关联和输出稳定性。
结合计算资源、延迟与日志记录要求进行部署检查。
对照不同传感器的输入时间与融合输出时刻,检查延迟、丢帧和错位情况。
在跟车、变道、交叉口与遮挡等场景中观察目标身份和运动轨迹的连续性。
结合道路边界、障碍物和可行驶区域结果,分析环境建模输出是否满足下游调用。
记录模块运行周期、内存占用和日志信息,为车型适配与版本优化提供依据。
以具体道路数据、车型传感器组合和验证目标为基础,形成可用于研发、测试与集成的感知输出链路。
针对路口目标、非机动车、车道边界与动态遮挡,组合视觉、雷达及定位输入进行融合结果分析。
目标级融合关注远距目标、相对速度与大车遮挡影响,为跟车、预警和控制模块提供稳定输入。
运动目标跟踪在接口、频率或安装位置调整后,通过记录数据回放检查时间关系与融合输出变化。
车型适配检查项目启动前可提供传感器清单、已有日志格式、目标功能和车端平台信息,以便明确接入与验证范围。
可根据项目数据规范接入摄像头图像或检测结果、毫米波雷达目标、激光雷达点云或障碍物信息、定位姿态及车身状态信号,并在实施前确认字段、频率和坐标定义。
通过输入时间戳、数据到达顺序与融合输出时间进行记录和回放对照,定位数据延迟、丢失、错位或不同设备时间基准不一致的问题。
可以依据现有算法的输入输出格式评估适配方式。通常需要确认目标类别、置信度、坐标系、时间字段及跟踪标识等信息,再配置接口与关联策略。
可在典型道路日志和指定场景中检查目标轨迹连续性、障碍物位置、环境模型完整性及输出周期,并结合下游模块的字段需求完成接口联调。
建议重点确认传感器输入频率、模块运行周期、端到端延迟、内存占用、异常日志记录和版本兼容关系,具体要求应结合车端计算平台与车型软件架构确定。
请说明车型阶段、传感器配置、已有数据形式和预期验证目标。技术沟通将围绕接入边界、融合输出、测试记录与车端适配安排展开。