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技術文章
隨著自動駕駛技術的發展，車輛的智能化程度不斷提高，這體現了車輛感知，決策以及執行的能力。在算法開發和迭代過程中，提高測試和開發效率，關鍵在于多傳感器數據的高質量采集，確保數據的同步性、完整性和一致性。
為了應對這一挑戰，必須采取有效的數據整合策略。這包括開發處理不同數據速率和格式的組件，以及設計數據在時間上精確對齊的同步機制。進而創建一個統一的數據流形式，實時檢測傳感器的觀測結果并進行落盤存儲。
為了解決上述問題，ADTF提供了一個強大的Streaming Service，它專門針對自動駕駛多傳感器數據采集的需求設計。ADTF Streaming Service以其高效的數據處理能力、靈活的架構設計和強大的同步機制，為自動駕駛數采系統提供了一個高質量的解決方案。
在ADTF中，流服務（Streaming Services）扮演著至關重要的角色，它們定義了系統的入口點（Streaming Source）和出口點（Streaming Sink）。具體來說，流服務既可以是數據管道的起點也可以是終點，它們通常用于處理來自硬件的樣本數據和數據觸發器。
流服務源是樣本和數據觸發器進入系統的入口點。通常，任何設備鏈接都會作為流服務源來實現，組件如下圖1所示：
圖1：Streaming Source組件
Streaming Source支持以下的應用場景：
（1）從攝像頭讀取視頻流
（2）從CAN總線設備讀取CAN消息
（3）作為硬盤讀取器提供基于文件的仿真數據
（4）通過網絡或進程間連接接收來自分布式系統的樣本，如ROS（機器人操作系統）或FEP（功能工程平臺）
流服務匯是樣本和觸發器離開系統的出口點。通常，任何設備鏈接都會作為流服務匯來實現。組件如下圖2所示：
圖2：Streaming Sink組件
Streaming Sink支持以下應用場景：
（1）向CAN總線設備寫入原始CAN消息
（2）向設備寫入FlexRay周期或汽車以太網PDU
（3）創建硬盤訪問，用于基于文件的數據記錄和高性能錄制
流服務是實現高效數據處理和傳輸的關鍵，通過Streaming Source和Streaming Sink,可以針對不同實際應用需求，搭建對應的數據鏈路，包括數據管道（Data Pipe）、子流（Substreams）以及觸發管道（Trigger Pipe）。
數據管道是連接樣本寫入器（Streaming Sink）和樣本讀取器（Streaming Source）的橋梁。在ADTF中，如圖3所示，一個常見的數據管道從發送過濾器的樣本寫入器的輸出引腳（Out Pin）開始，通過一個樣本流（Sample Stream），到達一個或多個輸入引腳（In Pins）及其對應的樣本讀取器。
圖3：Data Pipe
子流是減少過濾器圖中引腳和連接復雜度的一種方法,如圖4所示。通過使用子流，可以簡化數據流的路徑，提高系統的可讀性和可維護性。
圖4：子流
觸發管道是ADTF中基于觸發路徑的連接，通常從主動運行器（Active Timer Runner）開始，如圖5所示，它觸發連接的組件，類似于過濾器的運行器。
圖5：觸發管道
例如，在自動駕駛數據采集中，通過設計靈活的觸發機制，數據管道可以同步來自雷達、攝像頭和激光雷達的數據流，確保它們在時間上的對齊。
ADTF Streaming Service在自動駕駛數采領域的應用，關鍵在于其能夠實現多傳感器數據的高效同步與處理。以下是幾個關鍵應用點：
多傳感器數據融合：通過數據管道同步不同傳感器的數據，實現高精度的環境感知。
實時決策支持：利用觸發管道快速響應傳感器觸發的事件，為決策算法提供實時數據。
數據存儲與回放：通過Streaming Sink實現數據的高效存儲，以及通過子流進行數據回放和分析。
ADTF Streaming Service為自動駕駛數采系統提供了一個強大的工具，它不僅能夠處理和同步多傳感器數據，還能夠適應不斷變化的開發需求。
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