智能駕駛“車-云”測評數據平臺

        數據日益成為當今各技術領域的核心資源，而對于智能駕駛而言，數據更是其技術實現的基礎，從感知數據的獲取、數據的篩選及信息識別，基于識別信息的決策以及行為執行，數據一直貫穿始終，如何在智駕系統開發及測試過程中準確地獲取并運用數據，可借助經緯恒潤的智能駕駛“車-云”測評數據平臺。

        該平臺包含4個部分，分別是數據管理、實時監控、數據分析、數據回放。

• 數據管理主要面向用戶為產品工程師、試驗工程師等。在試驗項目的準備階段，建立車型總線架構、診斷規范、標定測量規范等車型基礎數據庫，同時完成項目、車隊、車輛、數據采集及數據傳輸系統、存儲介質等的管理工作；將數據采集系統安裝到待測車輛上，并完成總線連接，通過該功能完成數據采集系統與車輛的鎖定及初始化配置工作。
• 實時監控主要面向關注試驗過程中車輛實時狀態的工程師。在試驗過程中，通過查看試驗車軌跡、監測感興趣信號、進行定義車輛報警條件、監測報警和故障情況。在試驗完成后，可以離線的回放車輛軌跡、感興趣信號、車輛的報警以及故障情況。
• 數據分析功能可以實現數據的分析及可視化工作，進而實現對車輛使用率、違規情況、報警情況、駕駛行為、試乘試駕、電池狀態、充放電記錄等內容進行統計分析，對于一些統計功能盡可能做到根據需求自定義報告、報表。
• 數據回放功能可以對有全量數據、音頻數據的回放功能。并通過數據關聯以及可視化報表的形式來展現回放的信號數據。

        該平臺可對ADAS&智駕系統試驗數據進行數據管理、信號抽象化、數據處理、數據分析、數據可視化、數據標注以及數據共享，支持Simulink模型在平臺進行數據回灌仿真，極大地提高了數據閉環的ADAS&智駕系統算法開發及優化、軟件更新、數據分析以及報告生成的效率。

        平臺的核心優勢：

• 支持算法快速迭代
• 支持多人協作分析
• 支持復雜駕駛行為的篩選
• 積累場景庫以及分析模板
• 將數據和“見解”轉換為視覺對象
• 使用戶專注于數據價值，而不是組織和處理數據