同步传感器:同步传感器信号的方法

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同步传感器:同步传感器信号的方法  第1张

同步传感器:同步传感器信号的方法

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同步传感器:同步传感器信号的方法  第2张

同步传感器:同步信号传感器

ECU根据曲轴位置传感器的输出信号可以知道气缸的活塞在接近上止点位置,但并不清楚是哪个气缸,还需要有判缸信号相配合,即需要有同步信号传感器向ECU提供信息,故同步信号传感器是一个提供气缸判别定位信号的传感器。同步信号传感器安装在分电器内,它主要由脉冲环和霍尔信号发生器组成。同步信号脉冲环占分电器转角 180°,它随分电器轴转动。当脉冲环进入信号发生器时,同步信号传感器输出高电位(5V);当脉冲环离开信号发生器时,同步信号传感器输出低电位(OV)。在分电器转一周中,高、低电位各占180°(各相当于曲轴转角360°)。同步传感器:同步传感器信号的方法  第3张

同步传感器:多传感器同步

?

1. 硬件同步、硬同步:使用同一种硬件同时发布触发采集命令,实现各传感器采集、测量的时间同步。做到同一时刻采集相同的信息。

? 例: 多个相机之间通过同一个硬件脉冲信号,达到同时曝光的控制;

? 则可实现多个相机之间同步

?

2.软件同步:时间同步、空间同步。

(1)时间同步、时间戳同步、软同步:

通过统一的主机给各个传感器提供基准时间,各传感器根据已经校准后的各自时间为各自独立采集的数据加上时间戳信息,可以

? 做到所有传感器时间戳同步,但由于各个传感器各自采集周期相互独立,无法保证同一时刻采集相同的信息。

?

(2)空间同步:

? 将不同传感器坐标系的测量值转换到同一个坐标系中,其中激光传感器在高速移动的情况下需要考虑当前速度下的帧内位移校准。
?

同步传感器:订阅图像

cartographer 代码思想解读(8)- 多激光传感器同步融合RangeDataCollator
RangeDataCollator类定义AddRangeData()CropAndMerge()
前面已经分析了cartographer前端的主要核心算法如插入更新和匹配算法等,其中激光雷达点云数据均为作为主要输入,使用时无需考虑具体几个传感器,传感器类型,可通认为是一个雷达产生的点云数据。但实际cartographer通过RangeDataCollator类将多种传感器进行了融合,并进行了时间同步,最后形成对应的时间戳,pose,和点云集合,在真正使用时通过畸变校准并构建scanmatch和submap插入的传感器格式rangedata。
代码目录如下:

cartographer/mapping/internal/range_data_collator.h

RangeDataCollator类定义

类中包含主要元素融合后的结果输出和初始化配置的期望传感器ID清单。

AddRangeData()
其所有传感器原始数据进行插入融合的核心方法为,将其进行详细分析

输入为

传感器类型ID,cartographer将每种传感器都以字符串命名ID;带时间戳、origin pose的点云数据;

如果当前融合时间段内融合结果中已包含同一ID的传感器数据,则应采用最新的点云数据进行替换,但是结束的时间戳仍然采用原来的时间刻度,开始进行数据截取合并CropAndMerge()并返回,其CropAndMerge()下部分会详细讲解。简单理解如果有一个传感器频率较高,已经来过一帧并进行了缓存,另外一个未来,这个传感器又来一帧,则先进行截取合并送出结果(实际上就是上帧缓存的点云直接发出),然后将新来的一帧替换换来的buffer。

如果来的一个新的id(id_to_pending_data_ buff中未存在)点云数据直接插入即可,如果当前接收到的类型未齐全,则直接退回等待接收新的点云。
如果已经收全,则将最早传感器点云的时间戳,作为终止时间戳;然后进行截取合并CropAndMerge()。
current_end_是下次融合的开始时间,是本次融合的最后时间刻度,但其实是此次融合所有传感器中最早的时间戳

CropAndMerge()

遍历收齐buff中所有点云。

一个传感点云中的时间戳为点云N个光束的起始时刻,但N个光束采样实际上也存在一定measurement间隔,一般在ros的激光驱动中都已添加,而cartographer中的TimedPointCloud点云类型,是将点云中每个点也都存储了与起始点测量时间间隔的时间戳。通过增加起始时刻的时间戳则可精确获取每个端点的时间戳。上段代码的目的是此传感器的每个点云需要满足在current_start_和current_end_之间。由于可能存在多个传感器,在融合时,可能会导致前后时间重叠,因此进行时间段限制。

上段代码目的如果未被全部抛弃,则需要将点云每个点的偏移时间进行修正,调整到同一的current_end_为起始时刻(即本次融合统一起始时刻)。

以上是遍历迭代条件,是否删除还是迭代,需要看时间边界。如果点云每个点都考虑进去,则可进行删除。已经考虑

融合后,由于均为统一时间戳开始时刻,因此将所有点云按时间排序。如此得到的的结果,如同仅有一个传感器获取的点云。

简单总结:
假设只有一个传感器,每次有一定采样间隔,且新的cloud时间比旧的cloud时间一定更晚,而且晚于前一帧最后一个点的时刻。因此每次点云中所有点均不会删除,且一次性完全会被考虑进去。但由于current_end_为当前帧的起始时刻,而current_start_为上次起始时刻。故此次接收到的点云,不在处理时间边界条件内,则缓存无输出。当再次收到点云帧时,则缓存中的点云在边界范围内,然后在进行重新进行排序(原来本身就是安按顺序排列的),因此可看出只有一个传感器时完全是复制,没有任何变换,但会延时一帧,可看如下示例。但是在实际输出时的点云时间戳全部进行了矫正,用end_作为起始时间(即将延迟的点云帧时间改成较新的时间戳)。
假设仅有sensor1.

从上图时序可看出,当收到第一帧时,由于时间界限为初始时刻到接收此刻间进行输出,显然当前帧不满足,即每次输出都是当前刚刚接收到的数据之前的点云。由于t0时刻为第一帧则无输出将其缓存至buffer中。当接收第二帧时,则处理的第二帧之前的点云,进行输出。由于同一id已有点云,故将新的点云直接替换buffer即可。如此接收第三帧时,送出第二帧,缓存第三帧。

假设两个以上传感器,举例只有两个传感器,较容易理解。其具体过程可以看下如下图。

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