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康谋分享 | 破解数据瓶颈:智能汽车合成数据架构与应用实践

更新时间:2025-07-14      点击次数:21

在智能汽车快速演进的过程中,数据体系正面临深层次挑战。过去,数据是辅助模型开发的工具;如今,它已成为限制感知系统性能上限的核心因素。尤其是在感知系统广泛应用于自动驾驶智能座舱场景之后,数据的广度、深度、时效性与结构化程度,已直接决定模型是否能够真正实现落地部署

在数据获取难度持续上升、标注成本不断攀高、法规限制日益收紧的背景下,合成数据正逐步成为智能汽车感知系统开发的重要突破方向

本文将聚焦于两个关键应用场景——舱外道路感知舱内乘员状态识别,系统性探讨合成数据体系的建设路径、关键技术要素与工程落地实践


01 智能汽车感知系统的数据困境

智能汽车的感知能力依赖于多模态数据,包括图像、点云、雷达信号、IMU与GPS数据,以及舱内的姿态信息、关键点标注与行为状态标签等。然而,感知系统在实际应用中面临如下数据困境

1、数据结构高度复杂:多传感器异步采样带来时序对齐难题,舱外与舱内的标注维度各异;

2、采集与标注成本高昂:高精度3D标注和跨模态对齐需要大量人工投入,周期长、成本高;

3、场景覆盖受限:真实环境下的少见天气、稀有交通行为和边缘行为难以采集,长尾场景缺失严重。

4、合规性与隐私风险突出:特别是在舱内数据方面,涉及面部识别、儿童状态等隐私敏感内容,数据采集难以持续。

5、数据生产速度无法匹配模型迭代频率:模型更新周期短,而数据收集与标注无法实时响应。

因此,传统数据采集方式难以满足智能汽车日益增长的感知开发需求。

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一个相机和点云数据同步绘制标注框的示例



02 合成数据体系原则

合成数据,作为一种可控、自动化、可复现的数据生成方式,正被越来越多企业纳入核心研发流程高质量的合成数据体系应具备以下技术特性:

1、高度可配置性:支持对场景、参与体、传感器参数等进行参数化建模;

2、自动化数据生成流程:数据采集、标注与结构化处理全过程无人工干预;

3、标准化输出结构:兼容主流数据格式,易于集成于训练、验证与回归流程;

4、强可追溯性与可复现性:每组数据可通过输入参数精确重现,保障一致性。

推荐采用分层结构设计合成数据系统:

1、配置层:定义场景元素、行为策略、传感器布局;

2、建模层:搭建道路结构、舱内布局、交通参与者模型;

3、渲染执行层:驱动仿真引擎进行时序渲染与数据采样;

4、标注生成层:输出图像、点云、关键点、分割图、3D框等标签;

5、数据导出层:以任务导向的数据结构输出结果,支持格式自定义与标准接口封装。

这一架构的优势在于实现逻辑与工具链的解耦,便于后期迭代与平台迁移。


03 舱外场景:覆盖长尾与多模态融合

舱外感知系统面向自动驾驶和高级辅助驾驶,涵盖目标检测、追踪、语义分割、路径预测等任务。其合成数据生成流程需覆盖:

1、地图构建与拓扑建模:包括道路结构、车道线、交通信号、标识牌等。

2、动态体建模与行为建控:构建多类交通参与者并设定其行为模型,模拟现实中复杂交互。

3、环境建模与扰动注入:配置多维气候、光照、背景动态因素,覆盖实际采集中难以获取的少见条件。

4、多模态传感器仿真:同步输出相机图像、激光雷达点云、毫米波雷达信息等。

5、标签与元信息输出:自动生成与样本一一对应的2D/3D标签、标注属性、坐标系信息与时间戳。

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自动驾驶传感器布局示例

数据结构方面,可参考 nuScenes 等主流公开数据集,输出内容包括:

图像与点云数据;
1、sample_data.json:记录每帧传感器输出;

2、calibrated_sensor.json:定义传感器内参与外参;

3、ego_pose.json:记录自车位姿;

4、sample_annotation.json:包含目标类别、姿态、属性等。

这类结构高度规范化,能够直接对接工业级模型训练平台

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使用nuScenes工具融合绘制点云和相机标注框的示例



04 舱内场景:DMS/OMS场景状态建模

舱内感知系统的发展,迫切依赖于高质量、可控、合规的数据供给。合成数据在此领域的优势更加显著。

舱内数据生成流程涵盖:

1、人物角色建模与行为驱动:构建多样化人群模型,并通过脚本驱动其执行如闭眼、注视、操作中控等动作。

2、舱内结构与光照建模:模拟不同车型、座椅布局、舱内饰件,以及多种照明干扰情况。

3、多摄像头布局配置:支持模拟ADAS系统中常见布置,如A柱、后视镜下方、方向盘摄像头等。

4、多标签同步输出:生成RGB图像、深度图、语义图、关键点坐标、行为状态标签等。

同时,舱内场景需要重点关注以下干扰要素:

1、遮挡情况模拟(口罩、墨镜、靠枕);

2、光照扰动(反光、背光、高对比);

3、姿态多样性(侧卧、低头、歪斜等复杂行为);

4、行为序列的时间连续性与自然性。

数据结构建议以目录方式组织,明确划分图像类、几何类与标签类数据,保障时序一致性跨视角同步

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提供多种数据分割方式及标注JSON文件的舱内合成数据示例


05 合成数据:助力感知系统开发

综上所述,合成数据不再是数据稀缺时的权宜之计,而正在演变为智能汽车感知系统大规模、高频率、端到端开发的关键支撑。通过系统性建设合成数据体系,开发团队可以实现:

1、快速生成高质量训练数据,覆盖边缘与稀缺场景;

2、标注自动化与一致性保障;

3、多模态融合的标准化输出;

4、可追溯、可重现的验证机制。

企业在构建合成数据平台时,重点关注以下三点:

1、平台工具链解耦:保持生成逻辑独立于具体仿真平台;

2、结构对齐标准数据集:如 nuScenes、COCO 等;

3、自动化与参数化流程完整闭环。

通过舱外与舱内双向并进合成数据体系,智能汽车的感知能力将具备更高的鲁棒性、覆盖性与工程实用性



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