隨著自動駕駛技術(shù)的快速發(fā)展，自動駕駛的研發(fā)逐漸形成一整套的流程，包括數(shù)據(jù)采集，清洗標注，算法訓(xùn)練，仿真測試到量產(chǎn)等各技術(shù)環(huán)節(jié)。通過復(fù)雜的步驟從原始數(shù)據(jù)中提出高價值的信息，其中對原始數(shù)據(jù)的精準采集是實現(xiàn)車輛環(huán)境感知的基石。毫米波雷達因其出色的測距、測速能力以及對惡劣天氣的魯棒性，成為必要的傳感器之一。

本文將以4D毫米波雷達ARS548為例，分享毫米波雷達如何快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，可視化及存儲策略。關(guān)于毫米波雷達的特性可進一步了解文章《毫米波雷達技術(shù)解析》。

一、ARS548毫米波雷達概述

ARS548是 4D高分辨率成像毫米波雷達（4D High Resolution Radar），如圖1所示。它能夠有效的測量距離（Range），速度（Velocity），水平角度（Azimuth）和俯仰角度或高度（Elevation）四個維度的信息，具備感知目標三維空間位置能力。具備以下特性：

圖1：ARS548（圖片來源于網(wǎng)絡(luò)）

1. 探測距離與視場角：最大探測距離可達300米，水平視場角為±60°，垂直視場角為±4°至±14°。

2. 數(shù)據(jù)輸出：支持最多800個Detection和50個Object的同時輸出，測量周期為50ms至100ms可調(diào)。

3. 接口：采用100 BASE-T1接口，支持通過車載以太網(wǎng)轉(zhuǎn)換器與標準以太網(wǎng)設(shè)備進行通信。

4. 通信協(xié)議：數(shù)據(jù)通過UDP協(xié)議傳輸，使用多播地址方式進行數(shù)據(jù)傳輸。

二、硬件集成

為了能快速采集到毫米波雷達的數(shù)據(jù)，需要對其進行硬件集成與連接，如圖2所示。

圖2：Radar 硬件連接方案

以同時連接3個毫米波雷達為例，整個系統(tǒng)均支持12V的供電運行，可快速實現(xiàn)各設(shè)備穩(wěn)定供電運行。在數(shù)據(jù)鏈路采集上，需要將車載以太網(wǎng)接口的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到標準以太網(wǎng)，這一轉(zhuǎn)換過程涉及以下步驟：

1. 網(wǎng)口轉(zhuǎn)換：使用如康謀NETLion100轉(zhuǎn)換器，將車載以太網(wǎng)信號轉(zhuǎn)換為標準以太網(wǎng)信號。NETLion100集成了網(wǎng)絡(luò)分線器(Tap)和雙介質(zhì)轉(zhuǎn)換器于一身，支持BroadR-Reach®網(wǎng)絡(luò)信號與100BASE-TX以太網(wǎng)之間的雙向轉(zhuǎn)換，并提供LED信號實時顯示數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量，可快速進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和分析。

2. 數(shù)據(jù)傳輸原理：雷達數(shù)據(jù)以UDP包的形式發(fā)送至規(guī)定的多播地址，康謀BRICK plus設(shè)備通過網(wǎng)絡(luò)接口接收這些數(shù)據(jù)包。BRICKplus提供廣泛的接口支持多個傳感器同時連接，實現(xiàn)高帶寬數(shù)據(jù)的采集、處理和記錄。

3. 采集與監(jiān)控：在BRICK plus端，可以使用Wireshark等網(wǎng)絡(luò)分析工具來捕獲和分析從雷達發(fā)送的數(shù)據(jù)包，檢查數(shù)據(jù)包是否正確傳輸。

三、軟件開發(fā)

為了采集到毫米波雷達輸出的點云數(shù)據(jù)，需要理解數(shù)據(jù)的傳輸形式并能夠?qū)崟r解析。具體來說需要解決如下的問題：

1. 數(shù)據(jù)采集：實時從ARS548雷達獲取原始數(shù)據(jù)，這要求系統(tǒng)能夠與雷達硬件接口進行高效通信，并且能夠處理高頻率的數(shù)據(jù)流。

2. 數(shù)據(jù)解析：將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可讀的格式，如目標的距離、速度和角度。需要對雷達數(shù)據(jù)包進行解碼，并提取出有用的信息。

3. 數(shù)據(jù)可視化：將解析后的數(shù)據(jù)以圖形化的方式展示，便于分析和監(jiān)控。需要實時更新數(shù)據(jù)顯示。

ROS提供了模塊化的節(jié)點系統(tǒng)，便于管理和擴展。每個節(jié)點可以獨立開發(fā)和測試，使得系統(tǒng)的整體復(fù)雜性得到有效管理。十分契合我們對問題的拆解以及功能節(jié)點的完成。此外采用ROS的發(fā)布/訂閱模型可以實時采集傳輸?shù)睦走_數(shù)據(jù)。

對于單個毫米波雷達的采集，解析和可視化，可以通過在ROS中對應(yīng)創(chuàng)建3個節(jié)點來實現(xiàn)。3個節(jié)點分別負責Radar設(shè)備接收UDP數(shù)據(jù)，解析并發(fā)布ROS消息，以及將雷達檢測和對象信息轉(zhuǎn)換為可視化Marker消息。

針對3（多）個毫米波雷達的同時采集，我們采用每個節(jié)點同時發(fā)布和訂閱多個topic數(shù)據(jù)實現(xiàn)同時采集和傳輸。并且為了實現(xiàn)多個雷達數(shù)據(jù)的同時顯示，采用Foxglove進行可視化呈現(xiàn)，呈現(xiàn)效果如圖3所示：

圖3 ：Radar 可視化

隨后，采用ROSbag進行數(shù)據(jù)存儲，能夠確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性。

四、總結(jié)

通過集成高性能的硬件設(shè)備和采用ROS框架，實現(xiàn)了毫米波雷達數(shù)據(jù)的高效采集、實時處理和直觀可視化，同時支持多雷達系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同步采集和存儲，提供了一個穩(wěn)定、靈活且可擴展采集方案。