CN114844924A - 一种基于云端数据的场景回放方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于云端数据的场景回放方法及***，该方法包括：数据采集上云：由车端根据采集策略配置将信号/视频/图片以文件形式存储在本地；车端收到云端下载指令后，将车端文件实时上传到云端；数据处理：云端接收到上传的文件后，按文件类型进行实时分类处理，对视频文件通过图像处理方式抓取录制起止时间；场景回放：根据数据处理后的信号文件，通过时间将信号文件与视频文件进行对齐，实现信号绘制场景及视频录制场景多源数据在线同步回放。通过采集信号文件和视频文件等多种来源数据，实现多源数据实时高效场景同步回放，可实现快速重现驾驶场景，提高分析问题准确性和效率。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶领域，主要涉及一种自动驾驶数据在云端的场景回放方法及***。
背景技术
随着汽车、人工智能和通信的高度融合，自动驾驶汽车经过几十年的研究和发展，技术日趋成熟和完善，交通***的效率和安全性也得到了极大的提升。在自动驾驶研发过程和自动驾驶车辆使用过程中，对自动驾驶功能使用情况进行场景复现，是分析和发现问题的关键手段，同时也能辅助售后人员进行驾驶责任判定。
现有技术中，主要是通过行车记录仪上的外部环境视频数据查看，但存在记录单一、不能记录自动驾驶***的操作指命令和车辆的实时状态、存储量有限、数据单一的情况，无法记录事件发生时车辆的状态和自动驾驶；二是将自动驾驶***记录的数据定期拷贝出来，用单机版软件注入数据进行回放，单机版license有限且收费高、安装难、无法支撑远程办公，随着采集数据类型的增加，分析维度的增加，无法满足个性化的回放需求。
CN202111031970.4公开的一种自动驾驶车辆行车场景还原方法及***，提供了数据获取模块、数据处理模块、存储模块、场景还原模块，对自动驾驶数据进行针对性记录，构建场景库进行场景还原。但是，存在以下不足：1、数据来源维度单一，数据仅来源于CAN信号，若信号收集不够，难以复现车外动静态环境，不足以作为问题分析及作为驾驶责任划分的佐证。2、未提供单信号回放、多信号对比的分析方法，无法支撑具象问题的分析。
因此，亟需一种多源数据融合的实时高效的场景回放方法，以回溯问题，分析问题，为业务研发决策和售后责任判定提供有效的数据支撑。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，本发明的目的在于一种基于云端数据的场景回放方法及***，解决现有技术数据来源单一，难以复现车外动静态环境，不能准确进行驾驶责任划分的问题。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于云端数据的场景回放方法，其特征在于，包括：
S1、数据采集上云：由车端根据采集策略配置将信号/视频/图片以文件形式存储在本地；车端收到云端下载指令后，将车端文件实时上传到云端；
S2、数据处理：云端接收到上传的文件后，按文件类型进行实时分类处理，对视频文件通过图像处理方式抓取录制起止时间；
S3、场景回放：根据数据处理后的信号文件，通过时间将信号文件与视频文件进行对齐，实现信号绘制场景及视频录制场景多源数据在线同步回放。
进一步，所述S1中采集策略配置包括指定trigger需采集的某类文件的数量，如采集APA异常退出情况下10000个视频文件和信号文件。车端文件通过MQTT协议实时上传到云端。
进一步，所述S2中实时分类处理包括信号解析、信号聚合和视频时间提取；所述信号解析包括解析出CAN文件中存储的具体信号，加工处理形成场景绘制所需数据。
进一步，所述S3中根据数据处理后的信号文件，以本车为坐标原点，使用信号文件中周边车辆、车道线数据经坐标转换绘制本车情况、周边行车环境等车辆行驶场景，如车道数、虚实线情况、直弯道，前左右三个方向的车辆数、车辆类型、相对速度、相对距离等。
所述S3为通过云端下载结构化的数据，前端采用unity3D技术进行多源数据的场景呈现。
进一步，所述S1数据采集上云，具体包括以下步骤：
S11：采集车辆行驶过程中的车况信息、环境信息、用户行为信息发送到DDS数据总线；
S12：数据采集模块从数据总线上订阅数据；当接收到事件时，将前m秒后n秒的信号数据或视频数据存储在本地，同时，事件信息上报到云端。
S13：数据采集模块接收到云端下发的文件拉取指令后，调用http代理的上传地址将本地文件加密上传到文件云。
其中，所述S2数据处理包括对信号文件进行信号解析、时间聚合、指标计算、结果文件存储；具体包括：
S21：信号文件存储原始二进制数据，每一帧数据包含相对时间戳、CAN数据信息，通过CAN矩阵从二进制文件解析出回放指标信号值，包括目标、横纵向加速、车道线、转向灯开关状态、车速、车道线方程参数、道路坡度形状等；
S22：时间聚合，CAN信号存在周期采、变化采的情况，信号文件存储的每一帧信号数据；首先；将每帧数据按时间排序，然后按时间设置聚合，如m毫秒，即按时序将m毫秒内的信号以同一个时间对齐，若m毫秒内无回放所需信号，取最近时间该信号值，无则置空；
S23：指标计算，通过贝塞尔三次曲线系数计算车道线坐标、通过目标车辆与本车的相对距离计算目录车辆的坐标；指标计算完成后，写入文件，上传到文件云；
其中，本发明还包括对视频文件使用图像处理的方法提取录制起止时间；提取步骤包括：
S24：对接收到的视频文件按抽帧缩放处理，其中可设置抽帧周期、抽帧起始时间、图片保存格式；
S25：对首帧图片采用图像处理方法抓取图片中的时间信息，由此得到视频录制的开始时间，然后通过云端视频处理技术获取视频总时长，开始时间叠加时长得到视频录制结束时间，最后将起止时间结构化的存储在数据库中。
进一步，所述S3场景回放：根据数据处理得到场景绘制所需指标数据和视频数据，采用时间对齐方式进行同步回放，即对比两类数据的开始时间和截止时间，从最小开始时间开始回放，回放到另一类数据的开始时刻进行同步回放。
其中，回放过程采用时间同步机制支持暂停、拖动，监听键盘、***按钮操作，采用浏览器DOM更新机制，实现回放场景的全屏操作。
本发明还提供一种基于云端数据的场景回放***，包括数据采集模块、数据处理模块和场景回放模块，所述数据采集模块、数据处理模块和场景回放模块执行上述方法。
其中，所述数据采集模块：当用户驾车在路上行驶时，车端采集模块根据采集策略配置，对满足采集条件的信号/视频/图片以文件形式存储在本地，收到云端拉取指令后，将车端文件通过MQTT协议实时上传到云端，这里包含了信号文件数据、视频文件数据。
所述数据处理模块：云端接收到上传的文件后，按文件类型进行实时分类处理；对CAN文件，解析出文件中存储的具体信号，加工处理形成场景绘制所需数据；对视频文件，通过图像处理方式抓取录制起止时间。
所述场景回放模块：根据数据处理后的信号文件，绘制车辆行驶场景，包括本车情况、周边行车环境，通过时间将信号文件与视频文件进行对齐，实现信号绘制场景及视频录制场景的同步回放；同时，在图表中将各个信号值按时间刻度进行展示，同步反馈了信号的变化趋势 。
基于云端数据的场景回放***的应用，适用于自动驾驶车辆、交通事故判责。
相比现有技术，本发明具有如下有益效果：
1、本发明通过采集信号文件和视频文件等多种来源数据，实现多维度信息采集；并提供单信号回放、多信号对比的分析方法，实现多源数据实时高效场景同步回放，可实现快速重现驾驶场景，提高分析问题准确性和效率。
2、本发明采用现有的云端技术，无额外软件、硬件成本投入，节省人力物力成本。适用于自动驾驶车辆。
附图说明
图1为本发明自动驾驶场景回放业务流程图；
图2为本发明数据采集上云逻辑图；
图3为本发明数据处理流程图方法。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合实施例和附图对本发明作进一步详细说明，但本发明的实施方式不仅限于此。
如图1所示，一种基于云端数据的场景回放方法，包括：
S1、数据采集上云：由车端根据采集策略配置将信号/视频/图片以文件形式存储在本地；车端收到云端下载指令后，将车端文件实时上传到云端；
S2、数据处理：云端接收到上传的文件后，按文件类型进行实时分类处理，对视频文件通过图像处理方式抓取录制起止时间；
S3、场景回放：根据数据处理后的信号文件，通过时间将信号文件与视频文件进行对齐，实现信号绘制场景及视频录制场景多源数据在线同步回放。
其中，具体实施例如下：
一、数据采集上云
在事件打标之前，首先按照图2所示对自动驾驶行车过程的数据进行采集上云，包括以下3个步骤：
S11：车辆行驶过程中的车况信息、环境信息、用户行为信息发送到DDS数据总线。
S12：数据采集模块从数据总线上订阅数据，当接收到事件时，将前m秒后n秒的信号数据或视频数据存储在本地，同时，事件信息上报到云端。
S13：数据采集模块接收到云端下发的文件拉取指令后调用http代理的上传地址将本地文件加密上传到文件云。
二、数据处理
如图3所示，云端接收到文件后，进行实时文件处理，具体包括：
1、对信号文件进行信号解析、时间聚合、指标计算、结果文件存储：
S21：信号文件存储原始二进制数据，每一帧数据包含相对时间戳、CAN数据信息，通过CAN矩阵从二进制文件解析出回放指标信号值，如目标、横纵向加速、车道线、转向灯开关状态、车速、车道线方程参数、道路坡度形状等，涵盖了本车车况、行车环境、用户行为三方面的信息。
S22：时间聚合，CAN信号存在周期采、变化采的情况，信号文件存储的每一帧信号数据，本示例根据时间进行聚合，缩小数据量，聚合间隔可按业务需求配置。首先是将每帧数据按时间排序，然后按时间设置聚合，如m毫秒，即按时序将m毫秒内的信号以同一个时间对齐，若m毫秒内无回放所需信号，取最近时间该信号值，无则置空。
S23：指标计算，因场景绘制需要车道线信息、道路曲率、前后车辆相对本次的信息，车端采集信号无法满足绘制所需指标，本示例此处进行了数据加工处理，如车端采集的是车道线系数，需根据车道线方程计算车道线信息。指标计算完成后，写入文件，上传到文件云，此处不存储在数据库中是考虑到数据存储量大，查询存在性能瓶颈。
2、对视频文件使用图像处理的方法提取录制起止时间。提取步骤为：
S24：对接收到的视频文件按进行抽帧缩放处理，其中可设置抽帧周期、抽帧起始时间、图片保存格式等，本示例仅抽取第一帧图片，以节省单视频抽帧时及图片处理时间。
S25：对首帧图片采用图像处理方法抓取图片中的时间信息，由此得到视频录制的开始时间，然后通过云端视频处理技术获取视频总时长，开始时间叠加时长得到视频录制结束时间，最后将起止时间结构化的存储在数据库中。
三、场景回放
数据经过处理后，得到场景绘制所需指标数据和视频数据，此处存在两类数据时长不一致的情况，本示例采用时间对齐方式进行同步回放，即对比两类数据的开始时间和截止时间，从最小开始时间开始回放，回放到另一类数据的开始时刻进行同步回放，回放过程中支持暂停、拖动、全屏操作。帮助研发人员分析问题，为售后人员责任判定提供数据依据。
本发明还提供一种基于云端数据的场景回放***，包括数据采集模块、数据处理模块和场景回放模块，所述数据采集模块、数据处理模块和场景回放模块执行上述方法。
其中，所述数据采集模块：当用户驾车在路上行驶时，车端采集模块根据采集策略配置，对满足采集条件的信号/视频/图片以文件形式存储在本地，收到云端拉取指令后，将车端文件通过MQTT协议实时上传到云端，这里包含了信号文件数据、视频文件数据。
综上，本发明提供的基于云端数据的场景回放方法及***，涉及自动驾驶数据收集、数据处理及多源数据在线同步回放，结合云端技术实现自动驾驶行车场景的还原。通过采集信号文件和视频文件等多种来源数据，实现多维度信息采集；并提供单信号回放、多信号对比的分析方法，实现多源数据实时高效场景同步回放，可实现快速重现驾驶场景，提高分析问题准确性和效率。通过场景和信号的同步回复，能真实重现异常事件发生时的车辆情况、行车动静态环境。
最后需要说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (16)
1.一种基于云端数据的场景回放方法，其特征在于，包括：
S1、数据采集上云：由车端根据采集策略配置将信号/视频/图片以文件形式存储在本地；车端收到云端下载指令后，将车端文件实时上传到云端；
S2、数据处理：云端接收到上传的文件后，按文件类型进行实时分类处理，对视频文件通过图像处理方式抓取录制起止时间；
S3、场景回放：根据数据处理后的信号文件，通过时间将信号文件与视频文件进行对齐，实现信号绘制场景及视频录制场景多源数据在线同步回放。
2.根据权利要求1所述基于云端数据的场景回放方法，其特征在于，所述S1中，所述采集策略配置包括指定trigger需采集的某类文件的数量。
3.根据权利要求1所述基于云端数据的场景回放方法，其特征在于，所述S1中，车端文件通过MQTT协议实时上传到云端。
4.根据权利要求1所述基于云端数据的场景回放方法，其特征在于，所述S2中，实时分类处理包括信号解析、信号聚合和视频时间提取。
5.根据权利要求4所述基于云端数据的场景回放方法，其特征在于，所述信号解析包括解析出CAN文件中存储的具体信号，加工处理形成场景绘制所需数据。
6.根据权利要求1所述基于云端数据的场景回放方法，其特征在于，所述S3中，根据数据处理后的信号文件，以本车为坐标原点，使用信号文件中周边车辆、车道线数据经坐标转换绘制本车情况、周边行车环境等车辆行驶场景。
7.根据权利要求1所述基于云端数据的场景回放方法，其特征在于，所述S3为通过云端下载结构化的数据，前端采用unity3D技术进行多源数据的场景呈现。
8.根据权利要求1所述基于云端数据的场景回放方法，其特征在于，所述S1数据采集上云，具体包括以下步骤：
S11：采集车辆行驶过程中的车况信息、环境信息、用户行为信息发送到DDS数据总线；
S12：数据采集模块从数据总线上订阅数据；当接收到事件时，将前m秒后n秒的信号数据或视频数据存储在本地；同时，事件信息上报到云端；
S13：数据采集模块接收到云端下发的文件拉取指令后，调用http代理的上传地址将本地文件加密上传到文件云。
9.根据权利要求1所述基于云端数据的场景回放方法，其特征在于，所述S2数据处理包括对信号文件进行信号解析、时间聚合、指标计算、结果文件存储；具体包括：
S21：信号文件存储原始二进制数据，每一帧数据包含相对时间戳、CAN数据信息，通过CAN矩阵从二进制文件解析出回放指标信号值，包括目标、横纵向加速、车道线、转向灯开关状态、车速、车道线方程参数、道路坡度形状等；
S22：时间聚合，CAN信号存在周期采、变化采的情况，信号文件存储的每一帧信号数据；首先；将每帧数据按时间排序，然后按时间设置聚合，如m毫秒，即按时序将m毫秒内的信号以同一个时间对齐，若m毫秒内无回放所需信号，取最近时间该信号值，无则置空；
S23：指标计算，通过贝塞尔三次曲线系数计算车道线坐标、通过目标车辆与本车的相对距离计算目录车辆的坐标；指标计算完成后，写入文件，上传到文件云；
S24：对接收到的视频文件按抽帧缩放处理，其中可设置抽帧周期、抽帧起始时间、图片保存格式；
S25：对首帧图片采用图像处理方法抓取图片中的时间信息，由此得到视频录制的开始时间，然后通过云端视频处理技术获取视频总时长，开始时间叠加时长得到视频录制结束时间，最后将起止时间结构化的存储在数据库中。
10.根据权利要求1所述基于云端数据的场景回放方法，其特征在于，所述S3场景回放：根据数据处理得到场景绘制所需指标数据和视频数据，采用时间对齐方式进行同步回放，即对比两类数据的开始时间和截止时间，从最小开始时间开始回放，回放到另一类数据的开始时刻进行同步回放。
11.根据权利要求10所述基于云端数据的场景回放方法，其特征在于，回放过程采用时间同步机制支持暂停、拖动，或监听键盘、***按钮操作，或采用浏览器DOM更新机制，实现回放场景的全屏操作。
12.一种基于云端数据的场景回放***，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块和场景回放模块，所述数据采集模块、数据处理模块和场景回放模块执行权利要求1-11任一所述场景回放方法。
13.根据权利要求12所述基于云端数据的场景回放***，其特征在于，所述数据采集模块：当用户驾车在路上行驶时，车端采集模块根据采集策略配置，对满足采集条件的信号/视频/图片以文件形式存储在本地，收到云端拉取指令后，将车端文件通过MQTT协议实时上传到云端，这里包含了信号文件数据、视频文件数据。
14.根据权利要求12所述基于云端数据的场景回放***，其特征在于，所述数据处理模块：云端接收到上传的文件后，按文件类型进行实时分类处理；对CAN文件，解析出文件中存储的具体信号，加工处理形成场景绘制所需数据；对视频文件，通过图像处理方式抓取录制起止时间。
15.根据权利要求12所述基于云端数据的场景回放***，其特征在于，所述场景回放模块：根据数据处理后的信号文件，绘制车辆行驶场景，包括本车情况、周边行车环境，通过时间将信号文件与视频文件进行对齐，实现信号绘制场景及视频录制场景的同步回放；同时，在图表中将各个信号值按时间刻度进行展示，同步反馈了信号的变化趋势。
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114844924B (zh) | 2024-01-16 |
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