不同于乘用車，商用車受自身車體特性、運營場景與研發需求，其 ADAS 數據采集絕非乘用車方案的簡單放大，而是需要從底層設計就需要貼合專屬需求的定制化工程，核心痛點集中在四個方面：

• 車體與配置感知難題：車體大、盲區多，需強化近場及 360° 環視感知，采集系統需支持配置與標定快速切換；

• 多車型適配靈活需求：涵蓋多種品類且車身結構差異大，要求采集的支架和傳感器，實現多車型快速適配，且改裝后復標高效，降低研發成本；

• 多傳感器融合高精度門檻：BEV / 端到端模型對數據時空對齊、空間融合精度要求嚴苛；

• 復雜工況高可靠性要求：運行場景與環境復雜多變，采集系統需滿足商用車級的環境適應性，具備防震、防水、寬溫域運行能力，同時長時間連續采集，保障低丟幀、無宕機。

AI輔助生成

針對這些核心痛點，我們以場景化適配、高精度融合、高可靠性運行、定制化設計為核心設計理念，在傳感器配置、硬件架構、標定流程與采集軟件四個層級進行重構，以此實現對商用車 ADAS 數據采集全需求的精準覆蓋。

良好的傳感器配置，高協同的硬件架構是數據采集精度和穩定性的基礎。根據商用車感知需求，采用分層感知 + 角模塊化的傳感器配置思路，搭配工控機 + 板卡 + 高精度時間同步模塊的定制化硬件架構，實現多傳感器 360° 全維度感知、微秒級時間同步與高帶寬數據存儲。

在傳感器配置上，該方案構建了分層感知的傳感器配置體系，圍繞商用車遠近場、全視角感知需求，構建必選 + 強化 + 可選的傳感器配置體系。通過采用aiSim軟件對傳感器位姿和采集范圍進行仿真，對傳感器配置布局可以快速有效驗證合理性，降低調試成本。

• 必選配置：含環視多相機、主 LiDAR、360° 毫米波雷達及雙天線 GNSS + 底盤 IMU，滿足基礎感知與定位；

• 強化配置：增設盲區近場 LiDAR、4D 毫米波雷達，提升融合能力與抗干擾性；

• 可選配置：在駕駛室增設第二 IMU，實現艙上傳感器運動補償與標定保持。角模塊化設計將同側相機、LiDAR、雷達集成，減少設備相對運動，保障標定與時間同步精度。

aiSim操作頁面-1

aiSim操作頁面-2

在硬件架構層面，該方案打造商用車級定制化硬件架構，以高同步、高帶寬、高可靠、高拓展為核心打造專屬硬件架構，適配復雜工況。基于 PTP 協議搭建高精度時間同步系統，采用高帶寬存儲工控機搭載高性能 CPU，和專用采集與同步板卡，實現相機、LiDAR、雷達的精準采集與時間打標；

在數據交互與導出環節，硬件端配備萬兆以太網、USB3.0等高速接口，支持多塊大容量移動硬盤備份插接，實現采集數據的快速導出與存儲。

高精度標定是多傳感器數據有效融合的核心前提，更是為BEV模型空間對齊、跨模態融合提供精準位姿基準的關鍵。針對商用車多傳感器配置特點，我們打造了全鏈路標定流程，全面覆蓋相機內參標定、多傳感器外參標定、多相機環視聯合標定、LiDAR/雷達與相機聯合標定等各類核心標定場景，可實現所有傳感器空間位姿的精準對齊，同時配套標準化標定工具包，提升標定效率與規范性。

多視角真值標定可視化

在軟件層面，我們的多傳感器數據采集上位機軟件，實現了數據采集、管理、后處理的全生命周期管控，保障數據質量。該軟件可精細化管控各類傳感器，支持用戶自定義采集方案，搭配低延遲實時可視化界面與快速告警響應機制，內置的質量評估模塊可高效識別異常數據；同時針對商用車長途連續采集場景進行了資源優化設計，可實現不間斷連續采集。

此外，軟件兼容ROS1/2 BAG等行業主流存儲格式，會對采集數據進行結構化命名與存儲，并自動生成元數據文件，詳細記錄采集關鍵信息，便于后續數據追溯與使用。

多傳感器數據采集上位機軟件

綜上，從商用車車體特性與場景需求的深度拆解，到傳感器配置、硬件架構、標定流程、采集軟件的全流程落地，康謀商用車ADAS多傳感器數據采集解決方案始終以商用車專屬需求為核心，以高精度、高穩定、高適配為核心目標，可匹配當前BEV與端到端模型的研發需求，為商用車ADAS技術升級提供堅實的數據支撐。