基于 ROS2 的 rosbag 采集封装工具实践：定时切包、自动压缩与异常打点在智驾数据采集中，ros2 bag re

在智驾数据采集中，ros2 bag record 几乎是最基础、也是最关键的工具之一。但在长期、批量的数据采集任务中，单纯依赖原生命令很难满足工程化需求。

围绕稳定性和可追溯性，我们对 ros2 bag record 进行了简单但实用的封装，实现了 定时切包、自动压缩，并在此基础上增加了 异常打点记录，用于辅助后续的数据分析和问题定位。

工程背景

在真实采集场景中，常见问题包括：

如果这些异常没有被记录下来，后续在使用数据时，很难判断某段数据是否“可用”，也不利于问题回溯。

因此，在采集阶段对异常进行打点记录，就显得尤为重要。

这个基于 ROS2 的 rosbag 采集封装工具，主要具备以下能力：

其中，异常打点是保证数据质量和可追溯性的关键设计之一。

工具通过对 rosbag 进程进行周期性管理，实现了 按固定时间切分 bag。每个 bag 对应一个明确的时间窗口，体积可控，且单包损坏不会影响整体数据。

采集完成后，工具会自动将每个 bag 目录打包成压缩文件，方便后续存储、传输和管理。

这一部分主要解决的是 数据规模和管理成本问题。

异常打点的目标不是“阻止异常发生”，而是把异常真实地记录下来，作为数据的一部分进行保存。

工具在采集过程中，会对以下关键节点进行异常监控和打点：

包括：

一旦检测到异常，会记录：

在采集过程中，工具会周期性检查关键 topic 的状态，例如：

当检测到：

都会进行一次异常打点。

常见监控项包括：

这些异常通常不会立即中断采集，但会对数据完整性产生影响，因此同样需要被记录。

工具会为每一次采集任务生成一份异常记录文件，与 bag 数据一同存储。

异常记录通常包含以下信息：

在后续的数据筛选、标注或模型训练阶段，可以直接根据这些异常记录，判断哪些数据需要被剔除或重点关注。

从工程角度来看，异常打点带来的价值主要体现在：

尤其在智驾数据规模较大时，这种机制几乎是必不可少的。

这种带异常打点的 rosbag 采集封装工具，特别适合：

在工程实践中，数据采集不仅仅是“把数据录下来”，更重要的是保证数据质量和可追溯性。

通过对 ros2 bag record 进行封装，实现定时切包、自动压缩，并在关键节点进行异常打点记录，可以显著提升智驾数据采集的工程质量。