【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多传感器系统，具体涉及一种多传感器系统数据同步以及不同传感器之间数据同步的同步率测试方法及系统。
技术介绍
1、在现代自动化、监测、控制和测量应用中，多传感器系统已成为实现高精度度和高性能数据采集的必要手段。多传感器系统通常包含多种类传感器，这些传感器由不同的供应商提供，使用不同的采集设备和算法，因此，他们可能捕获不同的数据帧，存在时间上的偏差或丢失，从而导致数据采集和分析中出现重大问题。
2、数据同步是解决这些问题的关键步骤之一。数据同步旨在将从不同传感器中获取到的数据帧对齐，在时间轴上保持一致性，从而确保系统性能和精度。传感器系统的数据同步效果因系统设计和实施方式而异。在理想情况下，多传感器系统应该能够实时、准确地同步各个传感器的数据，以提供全面的信息。
3、然而，在现实应用中，多传感器系统的数据同步可能会受到以下因素的影响：
4、1、传感器精度和稳定性：不同传感器具有不同的精度和稳定性水平，这可能导致数据之间存在微小的时间差或测量误差。
5、2、数据传输延迟：数据从传感器到中央处理单元的传输可能会存在一定的延迟。这种延迟可能会对数据同步造成一定程度上的影响。
6、3、数据触发机制和探测原理：多传感器系统通常需要进行对不同类型传感器进行同步触发，但是由于不同传感器传输协议，控制方式，探测原理不同，导致控制器端的同步触发不能保证传感器端数据的同步探测。
7、多传感器系统数据同步是实现多传感器系统的重要基础，能够改善环境感知、提高精度和可靠性，
8、目前存在许多技术用于解决传感器同步性问题，如基于gps或ntp的同步方法、基于时钟协同的方法、基于多传感器信息融合的方法等等。然而，这些方法都存在各自的局限性，受到环境条件和硬件的限制，例如信号干扰、硬件可靠性，传输协议差异等问题，这些都会影响数据获取的同步精度和可靠性，所以需要一个基于获取数据特征的同步率测试方法来从终端传感器获取数据层面确认和判断目前数据同步后的准确性。
9、现有技术还存在诸多不足：目前采用较多的数据同步率测试方法是相位同步率测试方法、时间戳同步率测试方法方法。
10、这三种方法均存在诸多不足：相位同步率测试方法通过计算信号相位的差异来确定同步率，但受制于信号强度和环境干扰，导致测试结果不稳定；时间戳同步率测试方法通过时间戳信息计算同步率，但需要添加额外的同步测试设备，同步精度受制于时钟同步的精度和稳定性，且根据传感器类型不同，同步时间与传感器获取数据时间之间存在不同延迟。以上方法易受环境影响，在实际应用中存在准确性差及鲁棒性低等诸多不足，难以进行高精度同步。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的上述不足，本专利技术提供了一种多传感器系统不同数据同步数据帧同步率测试的方法和系统，已解决现有技术中由于不同采集设备和算法可能导致捕捉的数据帧存在时间偏差或丢失情况，造成的数据同步性问题以及目前数据帧同步率结果受环境影响从而导致的准确度不足的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种多传感器系统的数据帧同步率测试方法，包括如下步骤：
4、1、采集数据：通过传感器设备采集需要进行同步的数据；
5、2、预处理数据：对采集的数据进行预处理，去除噪声、滤波等处理操作得到经过处理后的纯净数据；
6、3、特征提取：针对不同的传感器类型，设计合适的特征提取算法，从已处理的数据中提取出相应的特征向量，用以表达该传感器设备的唯一性和特征；
7、4、采用特征变换趋势拟合以及残差方法计算同步率：针对上述方法得到的特征向量，比较多帧之间多个目标物体在不同传感器间的相似度，并计算出传感器设备之间的差异程度；对传感器数据帧同步率进行计算，并输出计算结果。
8、一种多传感器系统的数据帧同步率测试方法与系统包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块，数据可视化模块。
9、在数据处理模块，特征提取时根据数据信号的类型采取不同的特征提取方式：
10、考虑不同传感器用数据格式类型来分类的数据，通过检测目标的特征对比来计算数据帧之间的差异度。
11、采用距离特征进行比较：可以获取目标物体的距离信息，通过距离信息和位置信息结合进行对比。
12、采用形状特征进行比较：可以获取目标物的轮廓信息或者三维点云信息，利用数据中的目标物轮廓信息或者深度图像信息，将目标物的形状信息进行对比。
13、采用运动特征进行比较：可以获取目标物的速度信息，相应的图像数据中可以使用光流、特征点追踪等方法得到目标物体运动轨迹和速度信息，从而进行对比。
14、通过以上方式得出不同数据类型的数据帧之间的差异度，基于特征值提取到特征向量，拟合多帧之间多目标物体特征变化，与不同格式传感器帧数据特征进行残差计算帧间差异以及同步率，最后输出同步率测试结果。
15、本专利技术具体步骤见说明书附图1
16、本专利技术是一种多传感器数据帧同步率测试方法及系统，在本专利技术涵盖的数据分析及数据可视化模块，数据同步率具体的计算方法是：
17、1、针对不同传感器类型和应用场景，设计合适的特征提取算法，将每一帧的数据转换为特定的特征向量。这些特征向量可以反映该帧数据的唯一性和特征。
18、2、对多个连续帧的特征向量进行数据拟合，如需要则进行参考坐标系转换后拟合
19、3、多目标物体特征拟合曲线结合异构传感器数据相关目标物特征值计算残差
20、4、根据帧间比较差异结果计算同步率。
21、输出同步率测试结果。
22、本专利技术所述的多传感器系统数据帧同步率测试的第5步，计算同步率的具体步骤可以按照需要进行定制和优化，以满足不同应用场景下的传感器数据帧同步率测试需求。
23、本专利技术相比于现有技术方案，在传感器数据帧同步中利用了更加精准的特征提取算法和基于传感器端获取数据的同步率度量算法，实现数据同步率更准确测量。
24、与传统时钟同步方法相比，本专利技术直接从获取结果测试同步率，不易受传感器使用方法，触发延迟，探测原理等因素干扰影响。
25、本专利技术的技术方案具有更高的灵活性和可定制性，能够应对不同的同步要求，并适用于多种不同传感器类型和多传感器系统。
26、本专利技术相比于现有技术有如下优点：
27、测试准确度更高：传统同步率测试方法通过计算数据帧头部特征的准确性实现同步率测试，但存在误差大、不稳定的问题。而该专利技术通过对数据帧中重复出现的特征进行提取和分析，并结合分类器，从而实现更精确的同步率测试，准确度更高。
28、适用范围更广：该专利技术采用基于特征提取的方式对传感器数据进行同步率测试，适用于各种传感器数据，且能够应对不同信道环境的变化。而本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多传感器系统传感器数据帧同步率测试方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的多传感器数据帧同步率测试方法与系统，其特征在于，步骤3中的特征提取，针对不同种类传感器采集的不同数据类型，提取数据特征进行对比。
3.权利2所述的提取数据特征包括目标物体特征，比如：
4.权利要求1所述的多传感器系统数据帧同步率测试方法与系统，其特征在于，步骤4中需要采用帧间插值与残差计算度量算法计算同步率。对于同传感器相邻多帧之间的多个目标物体特征分别拟合计算，确定帧间隔时间内特征变化导数。再结合不同传感器数据帧特征进行残差计算得出同步。
【技术特征摘要】
1.一种多传感器系统传感器数据帧同步率测试方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的多传感器数据帧同步率测试方法与系统，其特征在于，步骤3中的特征提取，针对不同种类传感器采集的不同数据类型，提取数据特征进行对比。
3.权利2所述的提取数据特征包括目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：张弘毅，张源，
申请(专利权)人：太仓磐易科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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