标签: 时间同步

在海洋监测领域，基于无人艇能够实现 高效、实时、自动化 的海洋数据采集，从而为海洋环境保护、资源开发等提供有力支持。其中，无人艇的控制算法训练往往需要大量高质量的数据支持。然而，海洋数据采集也面临 数据噪声和误差 、 数据融合与协同 和 复杂海洋环境适应 等诸多挑战，制约着无人艇技术的发展。 针对这些挑战，我们探索并推出一套 基于多传感器融合的海洋数据采集系统 ，能够高效地采集和处理海洋环境中的多维度数据，为无人艇的自主航行和控制算法训练提供高质量的数据支持。 一、方案架构 无人艇要在复杂海上环境中实现自主导航，尤其是完成障碍物检测和跟踪任务，其关键在于对 海面环境的高效感知 。因此，通过集成多种传感器，包括相机、激光雷达、IMU（惯性测量单元）和GPS（全球定位系统），能够采集更全面、更精确的海洋环境数据。但这种系统也会进一步涉及 时间同步、数据传输与存储以及环境适应性 等问题。 基于以上考虑，采用 BRICKplus(工控机)+ETH6000+传感器套件(6*iDS相机+1*LiDAR+1*IMU+1*GPS) 方案架构，如下图所示： 基于 BRICKplus+ETH6000 构建的数采平台，提供12个以太网接口（10*1Gb+2*10Gb）可以有效接入各个传感器，并为后续升级技术架构、接入更多传感器预留更多空间。多传感器产生的数据量巨大，对数据传输和存储提出了高要求，特别是8MP相机6个同时采集。 采用BRICKplus提供大容量（8/16/32TB）高速写入（16Gbit/s）存储硬盘，能够 高效稳定落盘传感器数据 。采用GPS模块，支持 （g）PTP时间同步与定位 。 二、系统搭建 为了更好的 感知无人艇周边环境信息 ，对传感器分布和方式进行了设计和调整，布局如下图所示。该布局可以更有效的应对海面复杂环境下的数据采集。 三、数据采集 在面向无人艇数据采集时，需要使 传感器套件（四类传感器） 能够同时采集数据，并具备 时间同步，实时可视化、存储和回放 等能力。整体软件架构采用 ROS+传感器 集成方式，支持即插即用，使用便捷。 比如在 iDS相机采集链路 上，涉及到 多相机同步采集 的实现难度大、图像数据的实时传输和存储需求高和动态参数调整的灵活性不足等问题。通过定制化开发，采用 ROS+PEAK SDK 方案进行深度集成，实现了多相机同步采集、实时可视化、动态参数调整等功能，灵活 适应海面复杂的采集环境 ，提高了系统的通用性。 四、总结 在 海洋监测 和 无人艇 控制领域，数据采集的准确性和可靠性至关重要。 基于多传感器融合的海洋数据采集系统方案 ，利用高性能的 BRICKplus+ETH6000模块 作为中央处理单元，连接多个传感器，能够实现高速数据传输和同步。 该系统采 用ROS框架与传感器SDK 进行定制开发，实现了多线程数据采集、处理和发布。同时支持配置文件动态加载传感器参数，支持实时调整和优化，进而显著提高了数据采集的同步性、实时性和可靠性，为 无人艇的自主航行和控制算法训练 提供了高质量的数据支持。

随着自动驾驶技术的快速发展，车辆准确感知周围环境的能力变得至关重要。 BEV（Bird's-Eye-View，鸟瞰图）感知技术 ，以其独特的视角和强大的数据处理能力，正成为自动驾驶领域的一大研究热点。 一、BEV感知技术概述 BEV感知技术，是一种从鸟瞰图视角（俯视图）出发的环境感知方法。与传统的正视图相比，BEV视角具有 尺度变化小、视角遮挡少 的显著优势，有助于网络对目标特征的一致性表达。基于这样的优势，可以更有效的对车辆周围环境进行感知。 图1：BEV 感知图 因此，在自动驾驶感知任务中，BEV感知算法通常包括分类、检测、分割、跟踪、预测、计划和控制等多个子任务，共同构建起一个完整的感知框架。 BEV感知算法的数据输入主要有图像和点云两种形式。根据数据源不同，BEV算法主要分为 BEV Camera（纯视觉）、BEV LiDAR（基于激光雷达）和BEV Fusion（多模态融合） 三类。其中， 图像数据具有纹理丰富、成本低 的优势，此外，基于图像的任务、基础模型相对成熟和完善，比较容易扩展到 BEV 感知算法中。 为了更好的训练BEV Camera感知算法，往往需要先搭建一个 高质量的数据集 。而搭建一套BEV感知数据采集系统，通常包括以下几个关键环节： 1.硬件选型与集成： 选合适的摄像头和计算采集平台，集成稳定系统。 2.数据采集： 在实际环境中采集图像数据，覆盖不同场景、光照和天气。 3.时间同步： 确保不同传感器数据时间精确同步，是后续算法训练的必要前提。 4.系统调试和部署： 调试系统确保组件协同工作，部署到实际应用环境。 因此，在实际搭建过程中，常会遇到 技术复杂性高、成本投入大、数据质量与时间同步实现难、系统稳定性与可靠性要求高 等挑战。针对这些问题，本文分享一套 BEV Camera数据采集方案 ，能高效搭建高质量的BEV感知数据集，加速算法研发和训练。 二、BEV Camera数据采集系统方案 BEV Camera数据系统采集方案以BRICKplus为核心系统平台，通过扩展PCIe Slot ETH6000模块连接6个iDS相机，利用GPS接收模块获取卫星时钟信号，提供 XTSS时间同步 服务，并支持13路（g）PTP以太网接口，确保高精度时间同步。 BRICKplus搭载BRICK STORAGEplus硬盘，提供 大容量高速存储 ，满足高带宽数据采集需求，确保数据的 完整性 和 可靠性 。 图2：系统集成 三、数据采集 在BEV Camera数据采集方案中，难点在于 如何同步多相机的采集动作、确保数据的高精度时间同步 以及 高效传输 。因此，在整个软件方面，我们采用ROS+PEAK SDK方案进行深度集成，实现了多相机的参数配置、数据采集与传输。 为了更灵活应对实际采集环境需求，对相机（如曝光时间、帧率和分辨率等）参数进行了统一管理和存储，这些参数可在节点启动时通过配置文件动态加载，为相机的初始化提供了灵活性。 图3：相机参数配置 为实现多相机的同步采集和高效传输，我们利用了 ROS的多线程和节点管理功能 。通过为每个相机创建独立的采集线程，并启动采集循环，确保了每个相机的采集过程独立且高效。引入 全局控制信号与信号处理机制 ，确保了统一管理所有相机的采集和同步结束状态。 图4：相机实时可视化 四、时间同步 为了实现多相机的时间同步，一般有两种方式：软时间同步和硬件时间同步。软时间同步主要依赖于软件层面的算法和协议来实现时间同步。其精度通常在 微秒级别 ，适用于对时间同步精度要求不是较高的场景。 图5：多相机软件时间同步 为了应对时间同步精度要求较高的采集场景，如自动驾驶和高精度测量等。在BEV Camera数据采集方案中，进一步支持相机进行硬件时间同步。通过XTSS软件可以有效管理数采平台的时间同步功能，能够快速轻便配备各个传感器的时间同步配置。 图6：XTSS 时间同步管理 通过GPS模块提供高精度的时间基准，并利用支持硬件时间戳的以太网接口直接捕获数据包的时间戳。其时间同步精度可以达到 纳秒级别 ，具备高稳定性，不受软件和网络延迟影响。 图7：多相机硬件时间同步 五、总结 在自动驾驶技术的快速发展中，BEV Camera数据采集系统的构建至关重要。通过采用BRICKplus平台，结合PCIe Slot ETH6000模块和iDS相机，方案实现了多相机的 高效数据采集和存储 。通过ROS+PEAK SDK的深度集成，实现了多相机的 参数配置、数据采集与传输 。利用GPS接收模块和XTSS时间同步服务，确保了多相机的 高精度时间同步 。 BEV Camera数据采集方案有效解决了多相机同步采集和高精度时间同步的难题，还提供了灵活的相机参数配置和高效的数据传输，能够满足 自动驾驶和高精度测量等场景 的需求。

作者介绍 随着信息技术的飞速发展，时间同步技术在通信、导航、电力等多个领域发挥着越来越重要的作用。从日常生活到高精尖的科学实验，精确的时间同步都是确保系统正常运行和任务成功完成的关键因素。本文将对几种主流的时间同步技术进行介绍和对比分析，探讨各自的优缺点及其适用场景，以期为相关领域的研究和应用提供参考。 时间同步，顾名思义就是使分布在不同地点的时钟保持一致的过程。在网络通信中，时间同步意味着网络中的所有设备参照同一时间基准工作，这对于数据的采集、处理和传输至关重要。时间同步协议是现代计算机网络和多种应用领域中确保时钟一致性的关键技术。不同的协议设计用于满足不同精度和环境下的时间同步需求。 本文将会介绍一些常见的时间同步协议。 一、协议介绍 1.网络时间协议（NTP） NTP是一种广泛使用的互联网协议，通过互联网在全球范围内提供免费参考服务，能够提供毫秒级别的时间同步精度。目前最新的版本是NTPv4。 它采用层次结构，通过服务器之间的时间信息交换来实现网络内设备的时间同步。其中顶层是一级时间服务器（Stratum 1），它们直接连接到可靠的时间源，如原子钟、GPS接收器或其他物理时间源。这些一级服务器将时间信息传递给二级服务器（Stratum 2），二级服务器再传递给三级服务器，以此类推。客户端通常与最低层的服务器（如Stratum 3或更低）同步。 而SNTP是NTP的简化版本，用于不需要高精度时间同步的应用，如个人计算机和消费类电子产品。 NTP最大的优势是其部署简单，仅需通过互联网即可获得时间同步，且拥有较好的可扩展性，分层设计允许大量设备通过网络同步时间，同时减少了对顶级时间源的负载。但对于高精应用来讲，准确性和精度较低。 SNTP/NTP广泛应用于互联网和企业网络中，最熟悉的这是我们每台设备的时间信息传递与同步。 2.精确时间协议（PTP） PTP（Precision Time Protocol，精确时间协议）是一种IEEE 1588标准定义，是一种用于工业以太网的高精度时间同步协议，PTP通过精确测量报文在网络中的传输时间来同步时钟。它能够为网络中的所有设备提供一个统一的时间参考，从而确保数据的时效性和一致性。采用硬件时间戳，可以大幅减少软件处理时间，同步精度可以达到亚微秒/数十纳秒级。 PTP网络由一个主时钟（Master Clock）和多个从时钟（Slave Clock）组成，主时钟通常连接到一个高精度的物理时间源，而从时钟则分布在网络中的各个设备上。PTP协议通过在网络上交换时间戳消息来同步时钟。它定义了两种主要的消息类型：同步（Sync）消息和跟随（Follow-up）消息。主时钟（Grandmaster）发送同步消息，并在消息中嵌入发送时间戳。随后，主时钟发送跟随消息，其中包含同步消息的发送时间戳。从时钟（Slave）记录收到同步消息和跟随消息的时间戳，并使用这些时间戳来计算与主时钟的时间偏差和延迟。 不过，PTP在高流量状态下精度易受影响变化，想要保证稳定的高精时间同步，还需要专用的硬件设备与较复杂的相关配置，因此主要是在工业应用中较为广泛。 此外，PTP可以运行在L2层（MAC层）和L4层（UDP层），在L2层网络运行时，可以在MAC层中直接进行报文解析，避免在UDP层处理，减少协议栈中驻留时间，进一步提高时间同步精度，因此十分适用于自动驾驶系统。 除了PTP时间同步协议，我们也会在自动驾驶领域时常看见gPTP（Generalized Precision Time Protocol）协议。gPTP和PTP都是基于IEEE标准的时间同步协议，其中PTP遵循IEEE 1588标准，而gPTP是IEEE 802.1AS标准，专门为以太网音视频桥接（AVB）和网络化汽车应用设计，提供高精度的时间同步。 PTP广泛应用于需要高精度时间同步的工业领域，如自动驾驶、电力系统、制造业自动化、电信网络、金融市场交易等。在这些应用中，PTP的精确时间同步能力对于确保系统的稳定运行和数据的精确同步至关重要。自动驾驶的数据采集与回放中基本都会采用PTP或gPTP。 3.全球定位系统（GNSS） GNSS提供了一种基于卫星信号的时间同步服务，精度可以达到微秒级别。GNSS接收器通过接收卫星信号来同步本地时钟，广泛应用于导航、定位和时间基准服务。 GNSS卫星上装备有非常精确的原子钟，它们不断地发送时间信号和导航信息。地面的GNSS接收器可以接收到这些信号，并通过测量信号传播时间来确定自己的位置和时间。由于光速是已知的，接收器可以通过计算信号从卫星发出到接收器接收到的往返时间来计算卫星和接收器之间的距离。通过同时接收多颗卫星的信号，接收器可以精确地确定自己的位置和时间。 GNSS的使用十分简单，基本上无需复杂的配置，且可以随时拆除与重新部署，因此具备极大的灵活性与广泛性。不过必竟是通过无线信号传输，因此并非是所有地方都可以使用，也不能确保百分之百的稳定，因此一般作为初始同步与其他授时方式同步使用，例如铷原子钟可以保证在脱离GNSS信号24小时仅具有1us误差。 铷原子时钟板卡 该铷原子时钟板卡是第一款在PCle板上利用铷振荡器的时钟卡，它是完全开源的，并由与硬件无关的监控和规范软件堆栈运行，可扩展、面向未来和无缝集成，用于帮助客户构建自己的高性能网络时间服务器。 ✓ 凭借机载铷原子本振，对GNSS损失具有高度弹性 ✓ 完全开源设计和驱动 ✓ 易于集成到任何带有PCIe插槽的服务器中 ✓ 与现有的NTP和PTP兼容 GNSS授时的精度非常高，通常可以达到纳秒级别。这种精度对于许多应用来说已经足够，包括电信、金融、科学研究、电力系统同步和其他需要高精度时间同步的领域。 4.White Rabbit（WR） White Rabbit（WR）协议是一种用于粒子物理实验和其他需要极高水平时间同步的科学研究的高精度时间同步协议。它由欧洲核子研究组织（CERN）和其他研究机构开发，旨在提供亚微秒级别的时间同步精度和皮秒级别的时钟同步精度。 White Rabbit协议基于以太网技术，通过硬件时间戳、专用的时间同步网络和高级的网络协议，确保了数据传输的确定性和同步性。它采用了IEEE 1588-2008（PTP）标准的一些核心概念，并对其进行了一系列的优化和扩展，以实现更高精度的时间同步。 WR能够提供亚微秒级别的时间同步精度和皮秒级别的时钟同步精度，支持长达几十公里的传输距离，适用于大型实验设施的分布式时钟同步，可以支持大量的同步节点，适用于大规模的实验设施。目前在各类天文台与粒子对撞机得到广泛应用。 White Rabbit精确时间分配系统 ✓ 易于集成进现有的网络架构内(Ethernet, PTPv2, NTP) ✓ 可扩展超过1000km ✓ 没有 GNSS 漏洞，性能不受数据流量影响，支持本地holdover ✓ 易于扩展，支持自校准 ✓ 精度达到亚纳秒/纳秒级 ✓ 支持区块链与厘米级室内定位等新技术融合 5.其他 除此之外，还有很多时间同步的方法与协议，他们有的伴随着行业与技术发展逐步退出了历史舞台，还有一些目前依旧有着非常广泛的作用，这里由于篇幅原因，不再展开讲解，我们简单列举下一些时间同步方法与协议： ● 时间协议（Time Protocol）： 这是互联网的一个早期协议，定义在RFC 868中。它提供了一种简单的机制，允许互联网上的计算机同步其时钟。由于其简单性，它的时间同步精度相对较低，通常只能达到秒级别。 ● 电话公司时间协议（Telnet Time Protocol）： 这是一种通过电话线路同步时钟的协议，现在已经很少使用。 ● 时间码（IRIG-B）： IRIG-B是一种时间码格式，通常用于精确的时间同步应用，如电力系统、航空航天和军事应用。时间码发生器输出一个带有时间信息的信号，其他设备可以通过解析这个信号来同步时钟。 ● 本地时钟同步（Local Oscillator, LO）： 通常指的是在一个设备或系统内部使用本地振荡器来维持时钟同步的方法。这种方法不依赖于外部的时间源，而依赖于设备内置的振荡器，如晶体振荡器、原子钟或振荡电路，来生成稳定的时钟信号。 ● 同步设备之间的接口（SyncE）： SyncE是一种网络同步技术，它通过以太网物理层提供同步信号，用于同步网络中的时钟。 ● 网络时间安全协议（NTS）： NTS是NTP的扩展，旨在提高时间同步的安全性，防止时钟同步过程中的恶意攻击。 ● 点对点协议（PPP）： PPP在建立点对点连接时，可以协商并同步两端的时钟。 ● 时间戳协议（TSP）： TSP是一种简单的协议，用于请求时间戳服务，通常用于安全相关的应用。 二、主要协议对比 我们对主要的四个协议做一下对比： 三、总结 总的来讲这些协议和方法各有特点，适用于不同的应用场景和时间同步精度要求。在选择时间同步协议时，需要考虑网络环境、同步精度、设备兼容性以及实施成本等因素。随着技术的发展，还可能出现新的时间同步技术和协议，以满足不断变化的需求。 { window.addoncropExtensions = window.addoncropExtensions || []; window.addoncropExtensions.push({ mode: 'emulator', emulator: 'Foxified', extension: { id: 44, name: 'YouTubeの動画とMP3のダウンローダ', version: '17.2.10', date: 'August 6, 2023', }, flixmateConnected: false, }); })();

在当今高度互联和精确度要求极高的技术环境中，时间同步与精确计时显得尤为重要。为了满足行业对高精度时间管理的不断增长的需求， 我们自豪地推出铷原子时钟板卡和高精度时钟同步板卡 。这两款创新板卡结合了先进的技术和卓越的性能，为各类应用场景提供了可靠的时间解决方案。 一、铷原子时钟板卡 TS-ART是一款在PCle板卡上使用铷振荡器作为本振的时钟板卡，为用户提供高精度的本地同步信号。 1.板卡介绍 TS-Safran铷原子钟板卡ART 在一槽PCIe的宽度上，提供高精、弹性的时钟同步，支持外部GNSS授时输入，并支持无信号状态下的铷原子钟时钟保持，24小时时钟保持误差小于2us。提供通用同步信号接口，用于开放性应用。 2.关键参数 ● 保持时间（恒温经过 48 小时 GNSS 训练）：每天2us ● 运行 3 个月后至少14天内测量的线性漂移：< 1x10^-11/天 ● 短期稳定性（艾伦偏差）：≤ 3 x 10^-11@ 10 秒 ● 10MHz相位偏差：≤ -135 dBc/Hz @1kHz ● 频率回溯：在关机24小时后的1小时内，误差小于1 x 10^-10 3.产品特点与优势 ✓ 支持GNSS多星双频接收 ✓ 支持PCIe 2.0 x 4，轻松集成 ✓ 支持TAP配置与TSN ✓ 少有的板卡级原子钟，小型且低功耗 ✓ 完全开源，可扩展、无缝集成、面向未来 4.外部端口 支持4 x 1 pps 输入/输出 (SMA), 2 x 10 MHz 输入/输出 (SMA)，1 x GNSS输入（SMA） 5.产品应用 ART支持用于开发高性能时间服务器，可用于多域的时间分布语同步系统构建，并用于实时监控和时间戳应用： ● 数据中心与云服务中心站点 ● 时间敏感网络 (TSN) 应用 ● 时间同步服务集成商 我们为Meta提供这一可靠产品！ 二、高精度时钟同步板卡 1.板卡介绍 TS-Safran CDM系列时钟分配模块 是PCIe形式的时钟板卡，可为最多七个需要紧密和精确同步的设备提供10MHz和1PPS信号。该时钟分配模块非常适合安装在机架式或台式PC中，为基于PCIe的软件定义无线电 (SDR)实现高达18ns的时间同步，也可用于需要精确的基于PC的授时参考的任何其他应用。 2.关键参数 ● 7路10MHz+1PPS信号输出 ● 时间精度小于325ns ● PPS间的时间偏差小于50ps ● 10MHz频率精度<100PPB 3.产品特点与优势 ✓ 单卡具备最多7路10MHz+1PPS信号输出 ✓ 支持PCIe 2.0 x 4，轻松集成 ✓ 支持内部同步、外部同步、外部异步等多种模式 ✓ 简单易用 4.产品应用 CDM系列非常适合安装在机架式或台式PC中的基于PCIe的软件定义无线电 (SDR)应用，也可用于任何其他需要精确的基于PC的授时参考的应用程序。 典型案例：TS-GNSS模拟器 { window.addoncropExtensions = window.addoncropExtensions || []; window.addoncropExtensions.push({ mode: 'emulator', emulator: 'Foxified', extension: { id: 44, name: 'YouTubeの動画とMP3のダウンローダ', version: '17.2.8', date: 'August 6, 2023', }, flixmateConnected: false, }); })();

在自动驾驶中，对车辆外界环境进行感知需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，则会造成例如障碍物识别不准等问题。 为了对各类传感器进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。 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问题：如何确保系统中各个传感器的时间基准一致？由于每个传感器可能拥有自己的内部时钟，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一致。 为了解决这一问题，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查看上篇文章：自动驾驶：揭秘高精度时间同步技术（一） http://https://mbb.eet-china.com/blog/4073320-456155.html 。 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，时间戳通常来源于精确的时间同步协议（如UTC time·），这样以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一致的时间参考。 但同样也会面临一个问题，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，在动态环境中可能造成较大的误差。 比如图2中，三个传感器具有不同的采样频率，在T1时刻，传感器2有一个数据，此时，我们需要对应传感器1和3的数据是多少，就会进行查找。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，这样误差会比较大。 图2：传感器时间戳 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采集时间一致性的方法。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采集数据。 例如，激光雷达和相机可以配置为在PPS信号的上升沿采集数据，从而确保两者的数据采集是同步的。具体来说，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，实现两者的同步采集。 图3：激光雷达与相机时间同步触发 当然，由于激光雷达是连续旋转采集数据，而相机则是瞬间曝光，所以硬件同步只能近似实现。例如，激光雷达的帧率若是10Hz，那么一帧点云中最早和最晚采集的点之间的时间差可能达到100ms。相机由于曝光是瞬时的，其所有像素点的采集时刻是一致的。因此，对于相机视野中心的点云，采集时间与图像采集时间一致，但对于视野边缘的点云，存在一定的时间偏差，这个偏差可能在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进行时间校正的方法。当硬件同步无法实现或不足以满足系统要求时，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准确时间点。 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： ① 时间差计算：首先，计算两个传感器数据帧之间的时间差。例如，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，我们需要找出这两个时间标签之间的差异； ② 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； ③ 位置推算：利用传感器的运动信息和时间差，通过物理模型或机器学习模型推算目标在两个时间点之间的位置变化； ④ 建立新帧：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术弥补了硬件同步的不足，提高了传感器数据的同步精度，当然，它也需要额外的计算和实时性要求，需要精心设计和优化算法来实现高效准确的同步。 作者介绍 郑工 康谋科技自动驾驶技术研发工程师，具备超过五年的汽车电子和自动驾驶数据分析经验。在高精度传感器数据采集、整合与优化方面具有深厚的专业知识，尤其在车载网络和实时数据采集系统设计方面有着丰富的实践经验。曾多次代表公司参加国内外技术研讨会和培训项目，深入了解国际自动驾驶行业的最新动态和技术趋势，积累了丰富的国际视野。具备跨学科技术整合能力，擅长传感器数据实时处理、可视化和算法开发与集成，能够高效优化系统性能，增强自动驾驶车辆的环境感知能力。