为自动驾驶释放数据的力量
ADAS 数据采集和管理可最大限度地减少试车时间和成本，并在动态驾驶环境中实现安全、优化的系统性能
应对 ADAS 数据采集和管理的挑战
复杂的数据输入集成（例如来自传感器、ECU 和总线的数据输入）
从各种微处理器 (µP) 和微控制器 (µC) 系统中同时采集大量原始传感器信号和内部数据是一项重大挑战。这需要复杂的集成，以确保跨不同组件进行全面、准确的数据采集。
高速数据处理和时间同步
在确保时间同步的同时，管理处理具有极高数据传输速率的异构数据流至关重要。准确和实时的数据分析取决于在多个同步数据流之间保持一致性。
能源效率和数据再利用
在 HoL 和 HiL 等测试环境中，既要平衡测量系统的功耗，又要实现数据的重复使用以进行验证，这是一项挑战。有效的电源管理是防止车辆电池放电的必要条件，而数据的可重用性则是高效测试和验证的关键。
AD 周期：迭代开发实践
AD周期是一种开发ADAS/AD技术的结构化迭代方法，可确保彻底验证和持续改进。它包括五个关键阶段。
- 设计和开发阶段：架构设计和算法实施
- 部署阶段：将设计转化为代码和绑定
- 构建阶段：创建应用程序和中间件组件
- 驱动/测量/记录阶段：测试和数据收集
- 重放和模拟阶段：验证和分析
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