面向无人驾驶的数据采集与分析系统研究综述

高振海 于桐 孙天骏 王雨蒙

（1.吉林大学 汽车仿真与控制国家重点实验室，长春 130022；2.吉林大学 汽车工程学院，长春 130022）

主题词：无人驾驶 数据采集与分析 交通场景 驾驶行为

1 前言

无人驾驶技术可以显著提升道路通行效率、降低交通事故发生率并提高能源使用效率，已成为近年来汽车行业的研究热点[1-2]，而无人驾驶技术开发和测试的全过程都离不开数据的支持。标注清晰的数据集可以为算法的开发和训练提供大量的高质量数据，种类丰富的场景库可以使仿真验证更加真实完备，从而降低无人驾驶技术的开发成本，缩短开发周期。

无人驾驶数据库的建立主要由数据采集平台的搭建、数据分析与处理系统的搭建和数据的存储调用平台搭建3 个部分组成。数据采集平台的搭建需要根据不同的任务目标，在不同的车辆上搭载适当的传感器组合，以获取所需的数据流，根据所用设备的不同，其一般可以分为2 种，分别是使用原车已有的采集设备（如行车记录仪、车载GPS 等）和安装专用的设备；数据的分析与处理是指通过计算机或者人工的方式对原始数据进行增强和分类等操作，使其能够生成新的可用数据，并能够按照语义、法规和经验等进行组合、归档和分类，以便于开发者使用；数据的存储和调用是指通过分布式管理等方法，实现海量数据的快速存储、检索和调用。

根据所采集数据种类的不同，无人驾驶数据库主要分为交通场景库和驾驶行为库2种，交通场景库聚焦于车辆行驶时的周围环境，而驾驶行为库聚焦于驾驶员的操作或者车辆本身的行为，两者的并集包含了与驾驶相关的全部数据。……