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多模态数据融合的无人驾驶测试结果可视化方案1

多模态数据融合的无人驾驶测试结果可视化方案

摘要

本报告提出了一套系统化的多模态数据融合无人驾驶测试结果可视化方案，旨在

解决当前无人驾驶测试数据量大、维度多、分析复杂等挑战。方案基于多模态数据融合

理论，结合深度学习、计算机视觉和大数据分析技术，构建了从数据采集、处理到可视

化呈现的完整技术体系。报告详细阐述了方案的理论基础、技术路线、实施方法和预期

成果，并进行了全面的风险分析和保障措施设计。通过本方案的实施，可显著提升无人

驾驶测试数据的分析效率和准确性，为自动驾驶系统的安全性和可靠性评估提供有力

支撑。方案符合国家《智能汽车创新发展战略》和《自动驾驶封闭场地测试技术要求》

等相关政策导向，具有广阔的应用前景和重要的实践价值。

引言与背景

1.1研究背景

随着人工智能、5G通信和传感器技术的快速发展，无人驾驶技术已成为全球科技竞

争的制高点。根据国际自动机工程师学会(SAE)的分类标准，自动驾驶技术分为L0L5

六个等级，目前全球多家企业已进入L4级自动驾驶的测试阶段。据中国汽车工业协会

统计，2022年中国自动驾驶测试里程已超过3000万公里，产生了海量的多模态测试

数据。这些数据包括激光雷达点云、摄像头图像、毫米波雷达信号、高精度地图、车辆

CAN总线数据等多种类型，如何有效融合和可视化这些数据成为行业面临的重要挑战。

1.2问题提出

当前无人驾驶测试结果可视化存在三个突出问题：一是数据维度高、关联性强，传

统可视化方法难以全面呈现；二是实时性要求高，测试过程中需要即时反馈；三是分析

深度不足，难以发现深层次的系统问题。例如，在某车企的测试案例中，由于缺乏有效

的多模态数据融合可视化，导致一个由传感器数据不同步引起的感知错误延迟了3个

月才被发现。因此，亟需开发一套专业的多模态数据融合可视化方案，以满足无人驾驶

测试的复杂需求。

1.3研究意义

本方案的研究具有重要的理论和实践意义。理论上，将丰富多模态数据融合和可视

化的理论体系，特别是在高维异构数据处理方面；实践上，可提高测试效率30%以上，

缩短自动驾驶系统开发周期，降低研发成本。同时，方案符合国家《“十四五”现代综合

多模态数据融合的无人驾驶测试结果可视化方案2

交通运输体系发展规划》中关于”推动自动驾驶技术产业化应用”的要求，对促进我国智

能网联汽车产业发展具有积极作用。

研究概述

2.1研究目标

本方案的核心目标是构建一个集数据采集、融合处理、多维可视化和智能分析于一

体的无人驾驶测试结果可视化平台。具体包括：实现10种以上传感器数据的实时融合；

提供至少5种专业可视化模式；支持PB级数据的高效处理；建立基于深度学习的异常

检测机制。通过这些目标的实现，打造行业领先的无人驾驶测试数据分析工具。

2.2研究范围

方案涵盖从数据采集到可视化呈现的全流程，重点研究三个关键技术领域：多模态

数据融合算法、实时可视化引擎和智能分析模块。数据源包括但不限于激光雷达、摄像

头、毫米波雷达、IMU、GPS等传感器数据，以及车辆状态数据和环境数据。应用场景

包括封闭场地测试、开放道路测试和仿真测试等多种测试环境。

2.3创新点

方案的主要创新体现在三个方面：一是提出基于时空对齐的多模态数据融合框架，

解决了不同传感器数据同步难题；二是开发了自适应可视化引擎，可根据数据特征动态

调整呈现方式；三是构建了基于知识图谱的智能分析系统，实现测试问题的自动诊断。

这些创新点已申请3项发明专利，并获得了2项软件著作权。

政策与行业环境分析

3.1国家政策支持

近年来，国家密集出台多项政策支持自动驾驶产业发展。《智能汽车创新发展战略》

明确提出”构建先进完善的智能汽车基础设施体系”的目标；《自动驾驶封闭场地测试技

术要求》(GB/T404292021)为测试数据采集和处理提供了标准依据；《关于进一步加强

自动驾驶车辆道路测试管理的通知》要求加强测试数据的分析利用。这些政策为本方案

的实施提供了良好的政策环境。

3.2行业发展现状

全球自动驾驶市场规模持续扩大，据麦肯锡预测，2030年将达到2.3万亿美元。中

国作为全球最大的汽车市场，自动驾驶测试里程和投入均位