一种多源信号全链路处理系统及方法与流程

本发明属于智能网联汽车与数据处理，是一种多源信号全链路处理系统及方法，具体涉及一种面向数据增值的融合驾驶员行为数据的人-车-路多源信号全链路处理系统及方法。

背景技术：

1、随着电动汽车和储能电站的普及，电池包的安全运行成为重中之重。随着智能网联汽车技术的快速发展，现代车辆普遍搭载了前视摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、gps及高精地图模块等道路环境感知设备，以及轮速传感器、惯性测量单元、横摆角速度传感器等车辆状态监测设备，能够实时采集大量的道路环境数据和车辆状态数据，并广泛应用于adas、aeb、acc等功能的开发与验证。然而，上述“车”和“路”两个维度的数据虽然被采集和存储，但由于缺少“驾驶员行为”这一关键维度，导致数据之间缺乏关联、缺乏语义、缺乏因果逻辑，无法形成“驾驶员感知环境→做出操作→车辆产生响应”的完整驾驶行为闭环画像——换言之，现有的“车”和“路”数据因缺少“人”的维度而处于低价值和“沉睡”状态，汽车数据的潜力远未被充分挖掘。

2、现有车载数据采集与处理技术存在三大层面的显著缺陷。在采集层面，现有系统以车辆状态和环境感知为主，对反映驾驶员意图和操作习惯的制动踏板位移及踩踏速度、油门踏板开度变化率、方向盘转角及转角速度等关键信号要么完全不采集，要么以极低采样率孤立记录，形成“有车有路、无人”的数据采集模式；同时，现有系统多采用固定时间间隔的持续记录方式，产生大量冗余数据，而真正具有分析价值的驾驶员行为瞬态过程未被重点记录，数据价值密度极低。

3、在处理与分析层面，驾驶员操作数据、车辆状态数据和道路环境数据由不同的ecu分别采集和存储，缺乏统一的时间轴同步机制，且未建立以驾驶员行为数据为核心维度的融合分析框架，三者之间处于相互孤立、各自存储的状态，无法建立“环境刺激→驾驶员操作→车辆响应”的完整因果链条。

4、在存储与上传层面，不同传感器和ecu产生的数据格式各异，缺乏统一的数据存储结构，导致检索与复用效率低下；同时，数据上传多用于远程诊断或单一功能回传，缺少面向数据资产化的云端协同设计，无法形成可持续积累的数据资产池。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的上述缺陷，本发明旨在通过新增驾驶员行为数据的系统性采集，将其与同一时刻的道路环境数据和车辆状态数据关联融合，形成“行为-场景-响应”三元组数据单元，建立“环境刺激-驾驶员操作-车辆响应”的完整因果链条，同时构建覆盖采集、同步、事件驱动、融合分析、存储、上传全链路的一体化架构，使原始数据因新增“人”的维度而实现价值显著提升。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种多源信号全链路处理系统，包括：多源信号采集模块1、多源数据时间同步与预处理模块2、事件驱动采集控制模块3、多源数据融合分析模块4、结构化存储模块5、数据上传与云端协同模块6；多源信号采集模块1与多源数据时间同步与预处理模块2连接；事件驱动采集控制模块3与多源数据时间同步与预处理模块2连接；多源数据融合分析模块4与事件驱动采集控制模块3连接；结构化存储模块5与多源数据融合分析模块4连接；数据上传与云端协同模块6与结构化存储模块5连接。

4、进一步地，多源信号采集模块1包括驾驶员行为采集单元、道路环境感知单元和车辆状态采集单元；驾驶员行为采集单元向多源数据时间同步与预处理模块2输出驾驶员行为数据，道路环境感知单元向多源数据时间同步与预处理模块2输出道路环境数据，车辆状态采集单元向多源数据时间同步与预处理模块2输出车辆状态数据；事件驱动采集控制模块3接收来自驾驶员行为采集单元的驾驶员行为数据。

5、进一步地，驾驶员行为采集单元包括制动踏板位移传感器、制动踏板压力传感器、油门踏板位移传感器、油门踏板压力传感器和方向盘转角传感器中的一种或多种；道路环境感知单元包括前视摄像头、毫米波雷达、超声波雷达和gps模块中的一种或多种；车辆状态采集单元包括轮速传感器、惯性测量单元和横摆角速度传感器中的一种或多种。

6、进一步地，事件驱动采集控制模块3包括事件判定规则库单元和采集策略控制单元；事件判定规则库单元接收来自多源信号采集模块1的所述驾驶员行为数据，在油门踏板位移变化率超过第一阈值时输出加速事件信号、在制动踏板位移变化率超过第二阈值时输出制动事件信号、在方向盘转角或其变化率超过第三阈值时输出转向事件信号；采集策略控制单元接收事件信号，在无事件信号状态下向多源信号采集模块1输出第一采集频率控制信号，在接收到事件信号时向多源信号采集模块输出高于第一采集频率的第二采集频率控制信号并输出延长采集时间窗口控制信号；采集策略控制单元还向多源数据时间同步与预处理模块2输出事件标记信号。

7、进一步地，多源数据融合分析模块4包括行为-场景-响应配对单元、驾驶行为标签提取单元和数据增值评估单元；驾驶行为标签提取单元接收“行为-场景-响应”三元组数据包，基于三元组数据包提取制动风格标签、跟车风格标签和经济性标签中的一种或多种，并向结构化存储模块5输出所述驾驶行为标签；数据增值评估单元接收“行为-场景-响应”三元组数据包，生成数据完整性指标、维度丰富度指标和可用场景数量指标中的一种或多种，并向结构化存储模块5输出所述增值指标。

8、进一步地，结构化存储模块5包括统一存储结构单元和车载存储单元；统一存储结构单元内置有原始数据表、同步数据表和增值数据表；原始数据表接收并存储来自多源数据时间同步与预处理模块2的原始数据；同步数据表接收并存储来自多源数据时间同步与预处理模块2的时间同步后的多源数据，以时间戳为主键；增值数据表接收并存储来自所述多源数据融合分析模块4的行为-场景-响应三元组数据包及其对应的驾驶行为标签和增值指标，每个三元组数据包具有唯一标识。

9、进一步地，数据上传与云端协同模块6包括数据上传单元和云端协同单元，数据上传单元接收来自结构化存储模块5的“行为-场景-响应”三元组数据包及其对应的驾驶行为标签和增值指标，通过4g或5g通信链路向所述云端协同单元上传，并支持断点续传和数据加密传输；云端协同单元接收并汇聚多辆车的三元组数据包，进行跨车辆群体驾驶行为特征分析、驾驶行为预测模型训练以及数据资产登记、评估和交易管理。

10、本发明还提供一种多源信号全链路处理方法，包括以下步骤：

11、s1：多源信号采集模块1同时采集驾驶员行为数据、道路环境数据和车辆状态数据；

12、s2：多源数据时间同步与预处理模块2对采集到的各路数据标注统一的时间戳；

13、s3：事件驱动采集控制模块3根据驾驶员行为数据中的触发事件，向多源信号采集模块1发送采集频率切换指令；

14、s4：多源数据融合分析模块4将同一时刻的驾驶员行为数据、所述道路环境数据和所述车辆状态数据关联融合，生成“行为-场景-响应”三元组数据包；

15、s5：结构化存储模块5将“行为-场景-响应”三元组数据包存入增值数据表；

16、s6：数据上传与云端协同模块6将“行为-场景-响应”三元组数据包上传至云端服务器。

17、进一步地，在步骤s1中，驾驶员行为数据包括制动踏板位移及其变化率、油门踏板位移及其变化率和方向盘转角中的一种或多种；道路环境数据包括本车与前车距离、相对速度和道路曲率半径；车辆状态数据包括本车车速、纵向加速度和横摆角速度。

18、本发明相比于传统方案，具有以下有益效果：

19、本发明以驾驶员行为数据为增量维度，实现数据增值。区别于现有技术中仅采集环境感知或车辆状态数据的模式，本发明将驾驶员行为数据作为新增维度融入全链路处理体系，与原有的道路环境数据、车辆状态数据进行关联融合，形成“行为-场景-响应”完整因果链条。这使得原有数据因新增了“人”的维度而价值显著提升，从“发生了什么”升级为“谁在什么情况下如何响应”，使沉睡的数据被激活。

20、本发明从采集、分析、处理到存储、上传，建立了完整的数据链路，各模块之间接口明确、数据流通畅。相比于现有技术中各环节相互割裂的模式，本发明的全链路设计确保了数据从产生到应用的完整性和一致性，使孤立的数据产生关联。

21、本发明的系统通过事件驱动的采集机制、标准化的“行为-场景-响应”三元组存储结构以及云端协同管理，将原本离散、异构的多源原始数据转化为具有完整因果链条、高价值密度和唯一标识的增值数据资产。系统在车辆正常行驶过程中持续运行，可源源不断地产生和积累此类增值数据资产，形成随时间增长而不断增值的数据资源池，使静态的数据具备动态价值。

22、本发明采集的数据同时包含环境刺激、人体行为和车辆响应，构成完整的因果链条。这使得该数据在道路改善、交通拥堵治理、汽车产品设计提升等场景中具有独特价值。

23、本发明采用以驾驶员行为事件为核心的触发采集机制，仅在高价值的关键行为事件发生时触发高频采集，避免了海量无事件状态下的冗余数据存储，显著提升了单位存储空间的数据价值密度。

24、通过数据上传与云端协同模块，车载端的增值数据可在云端进行跨车辆汇聚分析，识别群体行为特征、训练预测模型、进行资产管理，实现数据价值从个体到群体的二次放大。

25、本发明通过持续采集融合驾驶员行为数据与“人-车-路”多源信号，可汇聚形成覆盖不同驾驶员群体、不同道路类型、不同环境条件、不同交通场景的海量真实驾驶行为数据库，每个数据单元均包含“环境刺激-驾驶员行为-车辆响应”的完整因果链条，这是自动驾驶算法训练中最稀缺、最有价值的数据类型，为自动驾驶时代的到来储备了不可替代的核心数据资产。

26、基于本发明产出的海量“行为-场景-响应”三元组数据，可直接训练具备类人驾驶能力、场景泛化能力和个性化风格调节能力的驾驶行为大模型，同时这些真实驾驶行为数据，尤其是应激反应数据，可作为自动驾驶系统安全验证与迭代优化的“人类参考标准”，用于安全边界定义、算法回归测试和持续迭代优化，形成数据驱动的正向进化闭环。