自动驾驶泊车数据采集

### 自动驾驶泊车数据采集的方法、技术与工具

#### 数据采集方法
对于自动驾驶泊车而言，数据采集是一个复杂的过程，不仅涉及到硬件设备的选择，还关系到软件平台的设计。为了确保所收集的数据能够满足后续算法训练的需求，在国内进行泊车场景下的视频及点云数据采集时，需遵循特定的规定并获得相应的资质[^1]。

#### 使用的技术
- **传感器融合**：通过集成多种类型的传感器来获取更全面的信息。例如激光雷达可以提供高精度的距离测量；摄像头则用于捕捉视觉图像，帮助识别车道线、交通标志和其他车辆行人等物体。
- **同步机制**：保证不同源产生的信号之间的时间一致性非常重要。这通常借助于精确授时模块实现，使得来自各个感知单元的数据能够在同一时间戳下被记录下来。

#### 应用的工具
- **LiDAR (Light Detection And Ranging)**：即光探测和测距系统，它能发射脉冲激光束并接收反射回来的能量，以此构建三维空间模型。这对于创建详细的环境地图特别有用。
- **Camera Systems**：安装多个角度覆盖范围广的摄像机阵列，以便从多视角观察周围情况。这些相机可能配备有红外夜视功能以适应低光照条件。
- **GNSS/IMU组合导航装置**：全球卫星定位系统加上惯性测量组件共同工作，即使是在GPS信号弱的地方也能保持较高的定位准确性。
- **Data Logger & Storage Solutions**：高效可靠的大容量存储解决方案用来保存大量的原始观测资料，同时支持快速读写操作，方便后期处理分析。

import numpy as np
from lidar import LidarSensor
lidar = LidarSensor()
point_cloud_data = lidar.capture_point_cloud()  # 获取点云数据