新能源汽车adas数字化闭环系统的几点思考

数据闭环已经被大多数自动驾驶公司认为是提升自动驾驶能力的必经之路。主机厂，配置了自动驾驶硬件的车队采集通过规则及影子模式下的触发器筛选的数据，经过语义筛选后的数据被回传到云端。此后，工程师在云端用工具对数据做一些处理，再把处理好的数据放入数据集群，然后利用这些有效数据训练模型。模型训练好之后，工程师会把训练好的模型部署回车端做一系列的指标检测，经过验证的新模型会被部署到车端供驾驶员使用。在这种模型下，会有新的数据源源不断被触发回传，从而形成循环。此时，一个完整的由数据驱动的迭代开发循环便形成了。

在ADAS数字化平台闭环设计中，主要涉及到及技术以下几个关键部分：

1. 数据采集：利用各种传感器（如摄像头、雷达等）获取车辆周围环境的数据，包括车辆的速度、位置、路况、交通情况等。
2. 数据预处理：对采集到的原始数据进行清洗、格式转换等初步处理，以便进行进一步的分析和处理。
3. 数据传输：将处理后的数据从车辆传输到云端或数据中心，这个过程中需要考虑数据的传输速度和安全性。
4. 数据处理和分析：在云端或数据中心对数据进行更深层次的处理和分析，包括数据挖掘、模型训练等，以提取有价值的信息和知识，并生成相应的驾驶策略和行动计划。
5. 数据应用：将处理后的数据应用于车辆的自动驾驶系统或其他辅助驾驶功能，例如车道保持、自动刹车、自适应巡航等。

在设计和实施ADAS数字化平台闭环时，需要考虑以下几个关键因素：

1. 数据的质量和准确性：数据的来源和质量会直接影响到闭环系统的性能和安全性。因此，需要选择高质量的传感器和数据采集设备，并采取有效的数据处理方法来保证数据的准确性和可靠性。
2. 数据传输的效率和安全性：数据的传输需要快速、稳定并且安全，以保证车辆的实时性和安全性。因此，需要采用高效的数据传输协议和加密技术来保证数据的传输效率和安全性。
3. 数据处理的复杂性和可扩展性：数据的处理和分析是闭环系统中最为关键的部分之一，需要采用高效、可扩展的数据处理和分析技术，以应对大规模、高复杂度的数据集。
4. 数据应用的多样性和灵活性：数据的最终应用场景是多样化的，需要根据不同场景和应用需求来设计和实现相应的闭环系统。因此，需要采用灵活、可扩展的数据应用框架和软件平台，以支持不同场景和应用的需求。

总体来说，ADAS数字化平台闭环设计需要综合考虑数据的采集、预处理、传输、处理和分析以及应用等多个环节，与传统相比、多了数据模型的训练和调优。