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Autoware城市数据集采集与处理技术解析

2025-05-24 06:47:59作者:盛欣凯Ernestine

数据集背景与目标

Autoware自动驾驶系统开发过程中,需要针对特殊城市环境(如隧道、桥梁等)进行算法验证和性能测试。为此,项目团队专门规划并执行了一次高质量的城市环境数据采集工作,旨在为LOAM(Lidar Odometry and Mapping)定位算法等核心功能模块提供可靠的测试数据。

传感器配置方案

本次数据采集采用了专业级的传感器组合:

  • 激光雷达:Hesai Pandar XT32,32线机械式激光雷达,采用Strongest回波模式采集点云数据
  • 定位定向系统:Applanix POS LVX GNSS/INS组合导航系统,提供高精度位置和姿态信息

传感器之间通过PPS硬件同步信号和GPRMC时间信息报文实现精确时间同步,确保数据的时间一致性。系统安装时特别注意了传感器之间的空间关系标定,为后续数据处理奠定了基础。

数据采集路线规划

采集路线经过精心设计,覆盖了典型城市驾驶场景中的多种挑战性环境:

  1. 长距离隧道场景(测试GNSS信号缺失情况下的定位性能)
  2. 大型跨海桥梁(评估多路径效应和高空环境对定位的影响)
  3. 复杂城市道路(包含多种交通要素和动态障碍物)

路线总长约15公里,包含了不同速度段(30-80km/h)的驾驶数据,能够全面测试自动驾驶系统在各种工况下的表现。

数据处理流程

原始数据格式

采集获得的原始数据包括:

  • 激光雷达点云数据(PCAP格式)
  • GNSS/INS原始观测数据(T04格式)
  • 时间同步信息(GPRMC报文)

数据转换与配准

数据处理团队开发了专门的处理流程:

  1. 时间对齐:利用PPS硬件同步和GPRMC时间戳确保传感器数据时间一致性
  2. 坐标转换:将GNSS/INS的NED坐标系数据转换为ROS标准坐标系
  3. 传感器标定:应用预先标定的外参矩阵(包含空间位移和旋转参数)

点云地图生成

使用LOAM算法框架生成高精度点云地图,关键技术点包括:

  • 点云特征提取(边缘点和平面点分离)
  • 基于GNSS/INS的初始位姿估计
  • 点云配准与优化
  • 动态障碍物滤波(后续计划实现)

数据集技术规格

坐标系定义

  • 车辆坐标系:X轴向前,Y轴向右,Z轴向下
  • 激光雷达坐标系:X轴向后,Y轴向右,Z轴向上
  • GNSS/INS坐标系:采用NED(北-东-地)坐标系

传感器标定参数

提供了精确的传感器间标定参数,包括:

  • 空间位移(X/Y/Z三轴偏移)
  • 旋转角度(横滚/俯仰/偏航)
  • 时间延迟补偿

数据产品

最终生成的数据产品包括:

  1. 完整点云地图(0.2米体素降采样)
  2. 特征点云(边缘点和平面点分离)
  3. ROS2 bag格式的原始传感器数据
  4. 时间对齐的原始数据包(PCAP+TXT)

技术挑战与解决方案

在数据采集和处理过程中,团队遇到了若干技术挑战:

  1. 时间同步问题:初期数据因时间不同步导致LOAM建图失败。解决方案是加强PPS硬件同步,并增加GPRMC软件时间戳校验。

  2. 动态障碍物干扰:城市环境中大量动态车辆导致点云地图出现"鬼影"。计划后续通过时序分析和目标跟踪技术进行滤除。

  3. 隧道场景定位:在GNSS拒止环境下,依赖激光雷达里程计的累积误差控制。通过改进闭环检测算法提高建图一致性。

数据集应用价值

该数据集具有以下应用价值:

  1. 算法开发:可用于LOAM等激光定位算法的开发与测试
  2. 系统验证:验证自动驾驶系统在复杂城市环境中的可靠性
  3. 性能评估:评估不同传感器配置在极端条件下的表现
  4. 基准测试:为不同算法提供统一的测试基准

未来改进方向

基于当前数据集,团队规划了以下改进方向:

  1. 实现动态障碍物的自动滤除,提高点云地图质量
  2. 增加传感器多样性(如摄像头、毫米波雷达等)
  3. 提供更多元化的场景数据(如雨天、夜间等特殊条件)
  4. 开发标准化的数据处理和评估工具链

该数据集的建立为Autoware生态系统提供了重要的测试资源,将有效促进自动驾驶技术在复杂城市环境中的应用发展。

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