基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法及系统技术方案

公开了一种基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法及系统。该方法包括：定位模块同时传输PPS信号至微控制单元、惯导模块以及系统级芯片，其中，在所述系统级芯片接收到所述PPS信号后，启动摄像头模组；所述摄像头模组发送帧同步信号至所述微控制单元和惯导模块；所述微控制单元基于预定算法模型对所述PPS信号和所述帧同步信号进行分析以确定同步精度是否符合预定标准；在确定同步精度符合预定标准后，所述微控制单元将所述定位模块采集的定位信息和所述惯导模块采集的位姿信号传输至所述系统级芯片；以及，所述系统级芯片将所述位姿信号、所述定位信息和由所述摄像头模组采集的图像数据传输至后台服务器。这样，可以提升地图定位精度。以提升地图定位精度。以提升地图定位精度。

【技术实现步骤摘要】
基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法及系统


[0001]本申请涉及信号同步领域，且更为具体地，涉及一种基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法及系统。

技术介绍

[0002]高清地图采集产品一般由定位模块（RTK GNSS）、惯导模块（IMU）、摄像头模组（CAMERA）、MCU、SOC等组成。相机照片、定位位姿、IMU测量值序列等采集值，均需要同步对齐到定位模组GPS时间戳下，时间误差要求在10ms以内，并且越小越好。现有高清地图采集产品存在地图数据和定位信息有时延大，不同步的问题，导致地图定位精度不够。
[0003]因此，期待一种优化的高清地图采集数据时间同步方案。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法及系统。该方法包括：定位模块同时传输PPS信号至微控制单元、惯导模块以及系统级芯片，其中，在所述系统级芯片接收到所述PPS信号后，启动摄像头模组；所述摄像头模组发送帧同步信号至所述微控制单元和惯导模块；所述微控制单元基于预定算法模型对所述PPS信号和所述帧同步信号进行分析以确定同步精度是否符合预定标准；在确定同步精度符合预定标准后，所述微控制单元将所述定位模块采集的定位信息和所述惯导模块采集的位姿信号传输至所述系统级芯片；以及，所述系统级芯片将所述位姿信号、所述定位信息和由所述摄像头模组采集的图像数据传输至后台服务器。这样，可以提升地图定位精度。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法，其包括：定位模块同时传输PPS信号至微控制单元、惯导模块以及系统级芯片，其中，在所述系统级芯片接收到所述PPS信号后，启动摄像头模组；所述摄像头模组发送帧同步信号至所述微控制单元和惯导模块；所述微控制单元基于预定算法模型对所述PPS信号和所述帧同步信号进行分析以确定同步精度是否符合预定标准；在确定同步精度符合预定标准后，所述微控制单元将所述定位模块采集的定位信息和所述惯导模块采集的位姿信号传输至所述系统级芯片；以及，所述系统级芯片将所述位姿信号、所述定位信息和由所述摄像头模组采集的图像数据传输至后台服务器。
[0006]在上述的基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法中，所述微控制单元基于预定算法模型对所述PPS信号和所述帧同步信号进行分析以确定同步精度是否符合预定标准，包括：将所述PPS信号通过作为过滤器的第一卷积神经网络模型以得到PPS信号波形特征向量；将所述帧同步信号通过作为过滤器的第二卷积神经网络模型以得到帧同步信号波形特征向量；计算所述PPS信号波形特征向量和所述帧同步信号波形特征向量之间的波形差异特征向量；对所述波形差异特征向量进行特征分布约束以得到约束后波形差异特征向量；以及，将所述约束后波形差异特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用
于表示同步精度是否符合预定标准。
[0007]在上述的基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法中，将所述PPS信号通过作为过滤器的第一卷积神经网络模型以得到PPS信号波形特征向量，包括：使用所述作为过滤器的第一卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行二维卷积处理、基于特征矩阵的均值池化处理和非线性激活处理以由所述作为过滤器的第一卷积神经网络模型的最后一层输出所述PPS信号波形特征向量，其中，所述作为过滤器的第一卷积神经网络模型的第一层的输入为所述PPS信号。
[0008]在上述的基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法中，将所述帧同步信号通过作为过滤器的第二卷积神经网络模型以得到帧同步信号波形特征向量，包括：使用所述作为过滤器的第二卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行二维卷积处理、基于特征矩阵的均值池化处理和非线性激活处理以由所述作为过滤器的第二卷积神经网络模型的最后一层输出所述帧同步信号波形特征向量，其中，所述作为过滤器的第二卷积神经网络模型的第一层的输入为所述帧同步信号。
[0009]在上述的基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法中，所述作为过滤器的第一卷积神经网络模型和/或所述作为过滤器的第二卷积神经网络模型为深度残差网络模型。
[0010]在上述的基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法中，计算所述PPS信号波形特征向量和所述帧同步信号波形特征向量之间的波形差异特征向量，包括：以如下公式来计算所述PPS信号波形特征向量和所述帧同步信号波形特征向量之间的所述波形差异特征向量；其中，所述公式为：
[0011]，
[0012]其中，为所述PPS信号波形特征向量，为所述帧同步信号波形特征向量，为所述波形差异特征向量，表示按位置差分。
[0013]在上述的基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法中，对所述波形差异特征向量进行特征分布约束以得到约束后波形差异特征向量，包括：以如下公式来对所述波形差异特征向量进行特征分布约束以得到所述约束后波形差异特征向量；其中，所述公式为：
[0014][0015]其中，表示所述波形差异特征向量，且是行向量形式，表示所述波形差异特征向量的转置向量，表示向量的二范数的平方，表示矩阵的Frobenius范数，和分别是校正前和校正后的所述波形差异特征向量的第个位置的特征值，和是特征集合的均值和方差，表示计算以所述数值为幂的自然指数函数值。
[0016]在上述的基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法中，将所述约束后波形差异特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示同步精度是否符合预定标准，包括：使用所述分类器的多个全连接层对所述约束后波形差异特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；以及，将所述编码分类特征向量通过所述分类器的Softmax分类函数以得到所述分类结果。
[0017]根据本申请的另一个方面，提供了一种基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步系统，其包括：定位模块、微控制单元、惯导模块、系统级芯片和摄像头模组；其中，所述定位模块同时传输PPS信号至所述微控制单元、所述惯导模块以及所述系统级芯片，其中，在所述系统级芯片接收到所述PPS信号后，启动所述摄像头模组；所述摄像头模组发送帧同步信号至所述微控制单元和所述惯导模块；所述微控制单元基于预定算法模型对所述PPS信号和所述帧同步信号进行分析以确定同步精度是否符合预定标准；在确定同步精度符合预定标准后，所述微控制单元将所述定位模块采集的定位信息和所述惯导模块采集的位姿信号传输至所述系统级芯片；以及，所述系统级芯片将所述位姿信号、所述定位信息和由所述摄像头模组采集的图像数据传输至后台服务器。
[0018]与现有技术相比，本申请提供的基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法及系统，其中，该方法包括：定位模块同时传输PPS信号至微控制单元、惯导模块以及系统级芯片，其中，在所述系统级芯片接收到所述PPS信号后，启动摄像头模组；所述摄像头模组发送帧同步信号至所述微控制单元和惯导模块；所述微控制本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法，其特征在于，包括：定位模块同时传输PPS信号至微控制单元、惯导模块以及系统级芯片，其中，在所述系统级芯片接收到所述PPS信号后，启动摄像头模组；所述摄像头模组发送帧同步信号至所述微控制单元和惯导模块；所述微控制单元基于预定算法模型对所述PPS信号和所述帧同步信号进行分析以确定同步精度是否符合预定标准；在确定同步精度符合预定标准后，所述微控制单元将所述定位模块采集的定位信息和所述惯导模块采集的位姿信号传输至所述系统级芯片；以及所述系统级芯片将所述位姿信号、所述定位信息和由所述摄像头模组采集的图像数据传输至后台服务器。2.根据权利要求1所述的基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法，其特征在于，所述微控制单元基于预定算法模型对所述PPS信号和所述帧同步信号进行分析以确定同步精度是否符合预定标准，包括：将所述PPS信号通过作为过滤器的第一卷积神经网络模型以得到PPS信号波形特征向量；将所述帧同步信号通过作为过滤器的第二卷积神经网络模型以得到帧同步信号波形特征向量；计算所述PPS信号波形特征向量和所述帧同步信号波形特征向量之间的波形差异特征向量；对所述波形差异特征向量进行特征分布约束以得到约束后波形差异特征向量；以及将所述约束后波形差异特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示同步精度是否符合预定标准。3.根据权利要求2所述的基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法，其特征在于，将所述PPS信号通过作为过滤器的第一卷积神经网络模型以得到PPS信号波形特征向量，包括：使用所述作为过滤器的第一卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行二维卷积处理、基于特征矩阵的均值池化处理和非线性激活处理以由所述作为过滤器的第一卷积神经网络模型的最后一层输出所述PPS信号波形特征向量，其中，所述作为过滤器的第一卷积神经网络模型的第一层的输入为所述PPS信号。4.根据权利要求3所述的基于信号闭环的高清地图采集数据时间同步方法，其特征在于，将所述帧同步信号通过作为过滤器的第二卷积神经网络模型以得到帧同步信号波形特征向量，包括：使用所述作为过滤器的第二卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行二维卷积处理、基于特征矩阵的均值池化处理和非线性激活处理以由所述作为过滤器的第二卷积神经网络模型的最后一层输出所述帧同步信号波形特征向量，其中，所述作为过滤器的第二卷积神经网络模型的第一层的输入为所述帧同步信号。5.根据权利要求4所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：章洪亮，刘力，苏林峰，龚利恒，
申请(专利权)人：深圳市掌锐电子有限公司，
类型：发明
国别省市：