<Retour à Chaîne d’outils d’acquisition de données

Un système complet d’acquisition de données. Ce système connecte les capteurs, les réseaux, le traitement et les applications afin que les équipes puissent transformer les données brutes des véhicules en informations exploitables pour les tests, le développement et l’automatisation.

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• Un enregistreur de données fait partie d’un système complet de données du véhicule
• Les véhicules modernes génèrent d’énormes volumes de données quotidiennement
• Le véritable défi est synchronisation, fiabilité et facilité d’utilisation
• Les systèmes doivent gérer traitement en périphérie + pipelines cloud
• Essentiel pour essais de véhicules électriques et conduite autonome

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Pourquoi cela est important dans les projets concrets

Pour être franc.

La collecte de données est facile.
L’utiliser correctement ? C’est là que tout se gâte.

J’ai vu des équipes effectuer des semaines d’essais sur route pour se rendre compte plus tard que les horodatages ne correspondaient pas entre les capteurs. De ce fait, les données étaient inutilisables pour l’analyse ou la formation.

C’est pourquoi ce sujet est important.

Le système est plus important que l’appareil.

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Qu’est-ce qu’un enregistreur de données automobiles aujourd’hui ?

À un niveau élémentaire, il enregistre les signaux provenant des calculateurs, des capteurs et des réseaux.

Mais dans la réalité, il fonctionne au sein d’un système plus vaste qui comprend :

• Capteurs et conditionnement du signal
• Réseaux de véhicules (CAN, Ethernet)
• Traitement en périphérie
• Stockage et analyse dans le cloud

Le rôle a évolué, passant de « l’enregistrement » à soutien à la prise de décision.

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Fonctionnement du système complet d’acquisition de données

Le système suit une structure à cinq couches :

1. Couche source de données

• Groupe motopropulseur (moteur, batterie)
• Châssis (freins, suspension, direction)
• Systèmes intelligents (LiDAR, caméras, radar, V2X)

2. Acquisition de matériel

• Enregistreur de données
• modules de capteurs et de conditionnement
• Boîtier T (connectivité)

3. Couche de transmission

• Embarqué : CAN, CAN FD, Ethernet
• Connexion à distance : 4G, 5G, Wi-Fi, satellite

4. Traitement des données

• Nettoyage
• Conversion
• Fusion
• Extraction de caractéristiques

5. Couche application

• Développement
• Essai
• Qualité de la production
• Maintenance et mises à jour OTA

Tout est lié. Si une seule couche est endommagée, la valeur chute rapidement.

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Quelles données doivent être collectées ?

Groupe motopropulseur et systèmes de véhicules électriques

• Régime moteur, pression, signaux d’injection
• Couple moteur et vitesse
• Tension, courant, état de charge (SOC) et température de la batterie
• Commandes et défauts de l’ECU

Châssis et carrosserie

• mouvement de suspension
• angle de braquage
• Pression de freinage
• Pression et température des pneus
• attitude du véhicule

Systèmes de véhicules intelligents

• nuages ​​de points LiDAR
• Vidéo de la caméra
• Données radar
• Positionnement GNSS
• Communication V2X
• données d’interaction en cabine

? Différents types de données impliquent différentes exigences système :

• Précision
• Stabilité
• Bande passante

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Quel matériel est nécessaire ?

Enregistreur de données

• De 8 à plus de 128 chaînes
• Échantillonnage de 1 Hz à 1 MHz
• Jusqu’à 1 To de stockage
• Fonctionnement de -40 °C à 85 °C
• Prise en charge CAN, CAN FD et Ethernet

Capteurs et conditionnement

• Température (±0,1°C)
• Pression (±0,5 % PE)
• Accélération (±0,01g)
• Capteurs de couple

Poignées de conditionnement :

• Amplification
• Filtration
• Réduction du bruit
• Conversion haute résolution

Boîte T

• connectivité 4G/5G
• Positionnement GNSS
• mode basse consommation
• Récupération de données après interruption

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Quels protocoles de communication sont utilisés ?

• PEUT: communication standard du véhicule
• CAN FD : vitesse plus élevée pour les systèmes de véhicules électriques
• Ethernet : données à large bande passante comme la vidéo
• LIN : signaux de commande simples
• OBD-II : diagnostics
• DDS / SOME-IP : systèmes avancés

La plupart des véhicules exécutent plusieurs protocoles simultanément.
Cela signifie que des passerelles sont nécessaires.

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Comment les données passent du véhicule au cloud

À l’intérieur du véhicule

• Capteurs → enregistreur → réseau

transmission à distance

• 4G / 5G / Wi-Fi / satellite

La 5G permet :

• Faible latence (~10 ms)
• Débit élevé

Gestion hors ligne

• stockage local
• Synchroniser plus tard
• Reprise après interruption

Sécurité

• TLS
• Chiffrement AES
• Contrôle d’accès

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Que se passe-t-il après la collecte ?

Nettoyage

• Supprimer le bruit
• Filtrer les valeurs anormales
• Supprimer les doublons

Conversion

• Unités standardisées
• Normaliser les formats

Fusion

• Combiner LiDAR, caméra, radar
• Améliorer la précision

Prétraitement

• Segmentation selon les conditions de conduite
• Extraire les caractéristiques clés

Rien de tout cela ne fonctionne sans un bon timing.

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Pourquoi la synchronisation est si importante

Si le timing est incorrect :

• Les capteurs ne correspondent pas
• pauses d’analyse
• Les modèles d’IA échouent

Méthodes utilisées

• Chronométrage GPS
• Déclencheurs matériels
• PTP (IEEE 1588)
• Correction logicielle

Cibles

• ≤1 ms (usage général)
• ≤1 μs (conduite autonome)

Pas de synchronisation, pas de données utilisables. C’est aussi simple que ça.

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Comment les systèmes gèrent les environnements difficiles

Conditions

• -40°C à 85°C
• fortes vibrations
• fortes interférences électromagnétiques

Solutions

• Enceintes blindées
• Câbles blindés
• Circuits d’isolation
• Algorithmes de filtrage
• Validation du CRC

Conseils d’installation

• Évitez les zones à fortes interférences
• Utilisez des supports résistants aux vibrations

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Sécurité des données dans les systèmes automobiles

Types de données

• performances du véhicule
• Données relatives aux utilisateurs
• Algorithmes propriétaires

Couches de protection

• Dispositifs sécurisés
• transmission cryptée
• Stockage crypté
• Contrôle d’accès

Gestion des données

• Systèmes de sauvegarde
• masquage des données
• Stockage à plusieurs niveaux

Ce n’est plus une option, c’est obligatoire.

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Pourquoi l’évolutivité est essentielle

Conception modulaire

• Ajoutez facilement des capteurs
• Développer les canaux
• Composants de mise à niveau

Interfaces standard

• CAN FD
• Ethernet
• OBD-II

Edge + cloud

• Edge réduit la charge
• Le cloud gère l’analyse

Si votre système n’est pas flexible, il ne durera pas.

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Étude de cas : essais de véhicules électriques

• Enregistreur de données à 64 canaux
• Échantillonnage de 100 Hz à 1 kHz
• CAN FD
• connectivité 5G

Résultats:

• +8 % d’autonomie de la batterie
• +3 % d’efficacité du moteur
• +40 % d’efficacité des tests

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Étude de cas : Conduite autonome

• 128 chaînes
• Échantillonnage à 1 MHz
• Réseau Ethernet
• Synchronisation à la microseconde
• Téléchargement 5G

Empiler:

• Traitement en périphérie
• Kafka + Flink
• Hadoop + Spark

Résultats:

• Meilleure précision de synchronisation
• Traitement des données plus rapide
• cycles d’entraînement améliorés

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Aperçu de la pile logicielle

• Bordure : filtrage, compression
• Diffusion en continu : Kafka, Flink
• Analyse : MATLAB, tableaux de bord

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Comment choisir le bon système

Posez-vous la question :

• Quels signaux sont nécessaires ?
• Combien de chaînes ?
• Fréquence d’échantillonnage requise ?
• Quels protocoles ?
• En temps réel ou hors ligne ?
• Contraintes environnementales ?
• Exigences de sécurité ?

Erreurs courantes

• Ignorer la synchronisation
• Sous-estimation de la bande passante
• Aucun traitement en périphérie
• Sécurité faible

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orientation future

• Traitement des données assisté par l’IA
• Intégration complète du cycle de vie
• Matériel plus petit
• Sécurité renforcée

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FAQ (Réponses courtes en premier)

Réponses rapides

• Données massives → traitées par filtrage en périphérie et pipelines cloud
• Synchronisation → réalisée avec GPS + PTP + déclencheurs matériels
• Transmission → limitée par la bande passante et la latence
• Évolutivité → nécessite une conception modulaire
• La qualité des données dépend du traitement et de l’étiquetage.

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FAQ détaillée

1. Comment les systèmes peuvent-ils gérer des volumes de données massifs ?

Ils utilisent un stockage embarqué rapide, filtrent les données en périphérie et s’appuient sur des systèmes cloud distribués. Seules les données utiles sont téléchargées.

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2. Comment la synchronisation est-elle assurée ?

Grâce à la synchronisation GPS, au point à point (PTP) et aux déclencheurs matériels, les systèmes de haute précision nécessitent une précision de l’ordre de la microseconde.

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3. Quels sont les principaux défis en matière de transmission ?

Limites de bande passante, latence et fiabilité des données. Les solutions incluent la mise en mémoire tampon, la compression et les réseaux 5G.

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4. Comment les systèmes restent-ils évolutifs ?

En utilisant du matériel modulaire, des protocoles standard et des pipelines logiciels flexibles.

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5. Comment la qualité des données est-elle assurée pour l’IA ?

Par le nettoyage, le filtrage, la segmentation et l’étiquetage cohérent des ensembles de données.

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Auteur

Johnny Liu
PDG, Dowway Vehicle

Johnny Liu travaille en étroite collaboration avec les équipes d’essais de véhicules et les projets de conduite autonome, en se concentrant sur les systèmes d’acquisition de données, l’informatique de périphérie et les plateformes de données des véhicules.

Dernière mise à jour : 24 mars 2026

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Conclusion finale

Voici le véritable enseignement à retenir :

Un enregistreur de données seul ne résoudra pas votre problème.

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