4. 传感器数据采集与接口
自动驾驶感知系统的第一道工程关口，不是模型精度，而是“数据能不能稳定、同步、可追溯地进入计算平台”。摄像头、激光雷达、毫米波雷达、组合导航与车身传感器各自输出不同格式、不同频率、不同时间基准的原始数据，采集链路必须把它们统一成带时间戳、可标定、可回放的数据流。本章围绕原始数据格式、采集频率、时间戳机制、ROS/ROS2 与 DDS 中间件、采集硬件与软件栈展开。
一、核心原理：原始数据格式与采集频率
不同传感器的物理原理决定了其原始数据形态。摄像头输出的是图像帧，常见格式包括 RAW（Bayer 阵列）、YUV422、RGB 与压缩后的 H.264/H.265；激光雷达输出的是三维点云，每个点包含 x、y、z、intensity、ring、timestamp 等字段，机械式雷达还带有旋转角度与方位信息；毫米波雷达输出目标级或点云级数据，包含距离、速度、角度、RCS 等；组合导航输出 IMU 加速度、角速度以及 GNSS 位置、速度、时间。采集频率方面，摄像头通常为 10～60 FPS，机械激光雷达为 10～20 Hz，固态激光雷达可达 20～30 Hz，毫米波雷达为 10～50 Hz，IMU 常为 100～1000 Hz，GNSS 为 1～10 Hz。频率差异意味着采集系统必须做多速率缓冲与时间对齐，否则融合算法会因“旧数据”产生错误关联。
二、时间戳机制：从硬件触发到统一时间基准
时间戳是采集链路的“骨架”。常见时间戳分为三类：传感器硬件时间戳、驱动接收时间戳和系统软件时间戳。硬件时间戳精度最高，通常由传感器内部晶振或 GPS/PTP 授时产生；驱动时间戳在数据进入主机时打上，受操作系统调度影响；软件时间戳则在应用层生成，误差最大。工程上应优先使用硬件时间戳，并通过 PTP（IEEE 1588）或 GPS 秒脉冲实现多传感器共时钟。对于摄像头，可采用外部触发信号让曝光时刻与激光雷达扫描同步；对于 IMU，则需记录采样时刻而非接收时刻。时间戳统一后，还需处理时钟漂移与传输延迟，常用方法包括线性回归估计偏移、滑动窗口补偿以及基于 ROS 的 /clock 仿真时间。
use_sim_time=false、timestamp_source=hardware，避免回放时出现“时间倒流”。三、ROS/ROS2 与 DDS 通信中间件
ROS1 采用 TCPROS/UDPROS，依赖中心节点 Master，适合原型验证，但在多机、高带宽、实时性场景下存在单点瓶颈。ROS2 则基于 DDS（Data Distribution Service），以发布/订阅模型实现去中心化通信，天然支持 QoS、零拷贝与多播发现。DDS 的 QoS 策略对采集至关重要：RELIABILITY 可选 RELIABLE 或 BEST_EFFORT，图像与点云通常用 BEST_EFFORT 以降低延迟；HISTORY 与 DEPTH 决定缓存深度；DEADLINE 用于检测丢帧；LIVELINESS 用于判断传感器是否在线。实际部署中，常用 Cyclone DDS 或 Fast DDS 作为底层实现，并通过共享内存传输大帧数据。
# ROS2 中查看话题频率与时间戳
ros2 topic hz /camera/image_raw
ros2 topic echo /lidar/points --field header.stamp
# 使用 rosbag2 记录多传感器数据
ros2 bag record /camera/image_raw /lidar/points /imu/data /gnss/fix -o session_001
# 回放并检查时间同步
ros2 bag play session_001 --clock
四、采集硬件与软件栈
采集硬件通常包括传感器、触发盒、PTP 交换机、工控机与存储阵列。触发盒负责将 GPS 秒脉冲分发给摄像头与激光雷达；PTP 交换机为以太网传感器提供亚微秒级同步；工控机需具备足够的 PCIe 带宽与 CPU 隔离能力；存储阵列则要满足多路高码率数据的持续写入。软件栈方面，驱动层负责从 SDK 读取原始数据并打时间戳；中间件层通过 ROS2/DDS 发布话题；记录层使用 rosbag2 或 MCAP 落盘；监控层则采集 CPU、内存、磁盘、丢帧率与时间偏差等指标。
| 传感器 | 典型原始格式 | 采集频率 | 时间戳来源 | 常见接口 |
|---|---|---|---|---|
| 摄像头 | RAW / YUV / H.264 | 10～60 FPS | 硬件触发 / 曝光时刻 | GMSL / USB / 以太网 |
| 激光雷达 | 点云 (x,y,z,intensity) | 10～30 Hz | PTP / GPS 秒脉冲 | 以太网 |
| 毫米波雷达 | 目标列表 / 点云 | 10～50 Hz | 硬件时间戳 | CAN / 以太网 |
| IMU | 加速度 / 角速度 | 100～1000 Hz | 采样时刻 | SPI / CAN |
| GNSS | 位置 / 速度 / 时间 | 1～10 Hz | 卫星授时 | 串口 / 以太网 |
五、案例与误区复盘
某园区自动驾驶项目在初期使用 ROS1 采集，摄像头与激光雷达分别由不同节点发布，未做硬件同步。回放时发现点云与图像存在约 80 ms 偏移，导致目标检测框与点云错位。复盘后采取三项措施：一是引入 PTP 交换机统一时钟；二是将摄像头改为外部触发，曝光时刻与激光雷达扫描起始对齐；三是将采集链路迁移到 ROS2，使用 BEST_EFFORT 与共享内存传输，降低延迟。改造后时间偏差降至 2 ms 以内，回放数据可直接用于融合算法训练。
--clock 造成时间基准混乱。采集阶段的一小步疏忽，往往会在感知融合阶段被放大成系统性误差。综上，传感器数据采集与接口工程的核心是“格式统一、频率适配、时间对齐、中间件可靠、记录可回放”。只有把原始数据、时间戳与通信中间件打通，后续的标定、融合与感知算法才有稳定的数据基础。