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标题: 康谋技能 | 自动驾驶：揭秘高精度时间同步技能（二） [打印本页]

作者: 篮之新喜 时间: 2024-6-11 08:57
标题: 康谋技能 | 自动驾驶：揭秘高精度时间同步技能（二）
在自动驾驶中，对车辆外界情况举行感知须要用到很多传感器的数据（Lidar，Camera，GPS/IMU），如果计算中心接收到的各传感器消息时间不统一，则会造成比方障碍物识别不准等题目。
为了对各类传感器举行高精度的时间同步，可以分为几部分内容：统一时钟源，硬件同步，软件同步。

目录
一、统一时钟源
二、时间戳误差
三、硬件同步
四、软件同步
作者介绍

一、统一时钟源

在构建自动驾驶的时间同步架构时，我们面临着一个核心题目：怎样确保系统中各个传感器的时间基准同等？由于每个传感器可能拥有本身的内部时钟，而这些时钟之间可能存在微小的频率差异，即所谓的“钟漂”。这些差异随时间累积，会导致各传感器时间基准的不同等。
为了解决这一题目，引入了统一时钟源的概念。统一时钟源的作用是提供一个所有传感器都遵循的共同时间参考，如图1所示。

图1：统一时钟源统一时钟源有两种常见方式：一种是基于GPS的“PPS+NMEA”，另一种是基于以太网的IEEE 1588/802.1AS（PTP/gPTP）时钟同步协议。关于两种时钟源同步方式可检察上篇文章：自动驾驶：揭秘高精度时间同步技能（一）。康谋技能 | 自动驾驶：揭秘高精度时间同步技能（一）-CSDN博客

二、时间戳误差

当传感器数据被标记上从GPS接受到的全局时间戳，时间戳通常泉源于精确的时间同步协议（如UTC time·），如许以GPS为基准的时间戳，简化了同步过程，非常方便。每个传感器数据都有了全局同等的时间参考。
但同样也会面临一个题目，不同的传感器采样频率不一样，比如激光雷达（通常为10Hz）和相机（通常为25/30Hz）。导致在特定时间获取同步数据可能会有延迟，在动态情况中可能造成较大的误差。
比如图2中，三个传感用具有不同的采样频率，在T1时刻，传感器2有一个数据，此时，我们须要对应传感器1和3的数据是多少，就会举行查找。查找的方式就是找对应的传感器数据和传感器2时间差最近的数据包。如果查找的数据包时间和T1时刻传感器2数据包的差距较大，在加上车身和障碍物都在移动，如许误差会比力大。

图2：传感器时间戳为了缓解查找时间戳造成的误差征象，主要采用的方式有硬件同步和软件同步。

三、硬件同步

硬件同步是一种通过物理信号来确保不同传感器数据收罗时间同等性的方法。自动驾驶上使用的相机（Rolling Shutter）一般是支持外部触发曝光的。激光雷达通常支持两种时间同步接口，基于PTP时间同步和PPS+NMEA协议。因此，一种常见的硬件同步方法是使用PPS信号作为触发器。PPS信号是一个精确的时钟信号，可以触发传感器在特定的时间点收罗数据。
比方，激光雷达和相机可以配置为在PPS信号的上升沿收罗数据，从而确保两者的数据收罗是同步的。详细来说，激光雷达可以利用其相位锁定功能来实现与PPS信号的同步，如图3所示。通过设置激光雷达的相位锁定角度与相机视野的中心对齐，可以在激光雷达的激光束旋转到特定角度时触发相机，实现两者的同步收罗。

图3：激光雷达与相机时间同步触发固然，由于激光雷达是一连旋转收罗数据，而相机则是瞬间曝光，所以硬件同步只能近似实现。比方，激光雷达的帧率如果10Hz，那么一帧点云中最早和最晚收罗的点之间的时间差可能达到100ms。相机由于曝光是瞬时的，其所有像素点的收罗时刻是同等的。因此，对于相机视野中心的点云，收罗时间与图像收罗时间同等，但对于视野边缘的点云，存在肯定的时间毛病，这个毛病可能在5ms到20ms之间。

四、软件同步

软件同步是一种在数据处理阶段对传感器数据举行时间校正的方法。当硬件同步无法实现或不敷以满足系统要求时，软件同步提供了一种解决方案，利用已知的时间标签和传感器的运动信息来推算传感器数据的正确时间点。
内插外推法是软件同步中常用的一种算法。通过以下步骤实现同步：

时间差计算：首先，计算两个传感器数据帧之间的时间差。比方，如果有一个激光雷达（Lidar）数据帧和一个相机数据帧，它们的时间标签可能不同，我们须要找出这两个时间标签之间的差异；
运动信息获取：收集传感器在两个时间标签期间的运动信息，这通常包括速度、加速度和旋转等；
位置推算：利用传感器的运动信息和时间差，通过物理模子或机器学习模子推算目标在两个时间点之间的位置变革；
创建新帧：根据推算出的目标位置，创建一个新的数据帧，这个新帧代表了两个原始数据帧之间的某个时间点的状态。

软件同步通过智能的数据处理技能弥补了硬件同步的不敷，提高了传感器数据的同步精度，固然，它也须要额外的计算和实时性要求，须要经心计划和优化算法来实现高效正确的同步。

作者介绍

郑工
康谋高级自动驾驶技能研发工程师，拥有凌驾5年的汽车电子和自动驾驶数据分析履历，专精于高精度传感器数据的获取、整合与优化。在数据收罗技能方面造诣深厚，尤其在车载网络和实时数采系统上富有实践成果，计划并优化了多种数据收罗与传输方案。曾多次代表公司到场海外技能研讨会和培训项目，深入了解国际自动驾驶行业的最新动态和技能趋势，积累了丰富的国际视野。

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