【技术实现步骤摘要】
一种驾驶辅助数据采集方法及系统
本专利技术涉及驾驶辅助领域，尤其涉及一种驾驶辅助数据采集方法及系统。
技术介绍
过去十年中，智能车高级驾驶辅助系统在改善驾驶安全性上取得了显著成就，如开发出前方碰撞预警系统和自动紧急制动系统等。在高级驾驶辅助系统的研发过程中，数据的采集是必不可少的环节。对于Level2级别的驾驶辅助系统而言，一般需要采集30万至100万公里的图像数据、毫米波雷达数据等来用于感知模型、识别模型、预警模型等的训练。随着驾驶辅助系统向更高级别发展，并当模型主要是基于深度学习的数据驱动模型后，模型训练优化所需要的数据量会有指数级的增加。现阶段的数据采集模式一般不会当前采集的数据做区分或者删选，具体地，驾驶辅助系统的制造商利用专门的数据采集车在固定的路线上进行数据的采集。由此带来的问题，一是固定的路线覆盖的驾驶场景有限，很难做到全覆盖；二是专门的数据采集车自车的数据无法作为有效的驾驶员行为数据进行分析。如果扩大路线以覆盖更多的场景，数据的采集量会大幅度地提升，而其中大部分数据是无用数据，占用大量的存储设备的空间...
【技术保护点】
1.一种驾驶辅助数据采集方法，应用于车辆，其特征在于，所述方法包括：/n通过车辆的ADAS系统获取系统统计数据，并将所述系统统计数据发送至车辆的多媒体系统；/n通过所述多媒体系统的定位模块获取车辆定位数据；/n所述多媒体系统将所述系统统计数据和所述车辆定位数据打包作为采集决策数据发送至云端服务器，以使得所述云端服务器根据所述采集决策数据判断是否需要进行数据采集；/n在所述多媒体系统接收到所述云端服务器下传的数据采集指令后，将所述数据采集指令发送至至少一个数据采集设备，所述数据采集指令包括数据采集频率；/n响应于所述数据采集指令，基于所述数据采集频率采集至少一种类型的目标数据...
【技术特征摘要】
1.一种驾驶辅助数据采集方法，应用于车辆，其特征在于，所述方法包括：
通过车辆的ADAS系统获取系统统计数据，并将所述系统统计数据发送至车辆的多媒体系统；
通过所述多媒体系统的定位模块获取车辆定位数据；
所述多媒体系统将所述系统统计数据和所述车辆定位数据打包作为采集决策数据发送至云端服务器，以使得所述云端服务器根据所述采集决策数据判断是否需要进行数据采集；
在所述多媒体系统接收到所述云端服务器下传的数据采集指令后，将所述数据采集指令发送至至少一个数据采集设备，所述数据采集指令包括数据采集频率；
响应于所述数据采集指令，基于所述数据采集频率采集至少一种类型的目标数据；
将所述至少一种类型的目标数据经由所述多媒体系统打包发送至所述云端服务器进行存储，以进行目标ADAS系统的开发优化。
2.根据权利要求1所述的一种驾驶辅助数据采集方法，其特征在于，所述至少一个数据采集设备包括摄像头、毫米波雷达和传感器，所述摄像头内部支持数据采集功能和通信功能，所述通过ADAS系统获取系统统计数据，并将所述系统统计数据发送至多媒体系统包括：
通过所述毫米波雷达获取车辆环境数据，并将所述车辆环境数据通过CAN总线发送至所述摄像头；
通过所述摄像头获取图像数据和驾驶员行为数据，并通过所述摄像头将所述图像数据、所述驾驶员行为数据和所述车辆环境数据发送至所述多媒体系统。
3.根据权利要求2所述的一种驾驶辅助数据采集方法，其特征在于，所述多媒体系统将所述系统统计数据和所述车辆定位数据打包作为采集决策数据发送至云端服务器还包括:
通过底盘传感器获取车辆行驶状态数据，并将所述车辆行驶状态数据发送至所述多媒体系统，添加至所述采集决策数据中；
生成数据采集请求信号，并将所述数据采集请求信号添加至所述采集决策数据中。
4.根据权利要求1所述的一种驾驶辅助数据采集方法，其特征在于，所述车辆为量产车辆，所述方法还包括：
采用众包模式，所述量产车辆中的任意一辆车辆作为数据采集车辆终端，与云端服务器进行通信，并获取所述量产车辆中的任意一辆车辆对应的数据采集指令。
5.根据权利要求1所述的一种驾驶辅助数据采集方法，其特征自在于，所述方法还包括：
在所述车辆的自动制动系统或车身电子稳定系统作出紧急安全操作时，所述车辆主动采集当前的至少一种类型的目标数据，并将所述至少一种类型的目标数据发送至所述云端服务器。
6.一种驾驶辅助数据采集方法，应用于云端服务器，其特征在于，所述方法包括：
获取车辆发送的采集决策数据；
根据所述采集决策数据，基于路段和场景判断是否需要进行数据采集；<...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴国苏州，
申请(专利权)人：福瑞泰克智能系统有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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