【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多传感器数据同步，尤其是涉及一种基于时间戳和多传感器id的数据同步方法、系统及介质。
技术介绍
1、自动驾驶应用场景中，在传感器硬件端同步的基础上，各传感器均有稳定的环境数据获取、传送周期，不同周期的数据在空间上存在差异，会降低感知对环境信息的检测精度。如多个激光雷达时间不同步，检测到的障碍物存在重影，导致障碍物位置不准、速度不稳定等问题。此问题严重影响感知性能，从而影响整车自动驾驶安全、平顺性。因此，对多传感器(同类、不同类)输出的数据进行时间同步是感知功能开发中必要的一步。
2、现有多传感器时间同步方法，对网络阻塞导致的传感器数据重复、超时等平台异常比较敏感，若存在数据重复、超时等问题，存在感知算法的输入数据丢帧(当前周期，无传感器数据输入)，使得当前周期感知不会有输出，可能导致车辆点刹。重复帧会增加计算量，占用更多的平台计算资源，影响计算平台通信的实时性。这些问题，最终会影响自动驾驶车辆的行车安全、平顺性。
技术实现思路
1、鉴于以上问题，本专利技术提供了一种基于时间戳和多传感器id的数据同步方法、系统及介质，不仅能够保证自动驾驶车辆的行车安全和平顺性，而且在面对网络阻塞、部分传感器失效场景时，可以解决传感器数据重复问题(同一个传感器上下帧数据重复)，且部分传感器接收超时、丢帧时，可以将剩余的传感器数据作为感知检测功能的输入，保证环境感知结果稳定输出。
2、为了实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供的技术方案如下：
3、一
4、u1.车载多传感器进行初始化，获取多传感器的id数据信息，针对每一个传感器id的数据信息，采集当前传感器接收的数据信息，并进行时间戳标定，得到带有时间戳标定的传感器接收的数据信息；
5、u2.基于所述带有时间戳标定的传感器接收的数据信息和所述多传感器的id数据信息，采用改进的一致性harc算法对多传感器的数据信息进行哈希值排列，得到多传感器的哈希值排列数据信息；
6、u3.基于所述多传感器的哈希值排列数据信息，采用时间戳差值算法对多传感器接收的数据信息进行数据同步优化，输出同步优化后的多传感器数据信息。
7、进一步的，所述带有时间戳标定的传感器接收的数据信息为设置预设周期，将所述当前传感器接收的数据信息进行分段，并进行时间戳标定。
8、进一步的，在步骤u2中，所述采用改进的一致性harc算法对多传感器的数据信息进行哈希值排列包括：
9、u21.基于所述多传感器的id数据信息，建立多传感器的哈希值映射函数g，
10、
11、其中，n为样本容量，λi为哈希因子，xi为第i个传感器的id数据信息，xi+1为第i+1个传感器的id数据信息，a和b为哈希值转换矩阵，得到多传感器的哈希值数据信息；
12、u22.基于所述多传感器的哈希值数据信息和所述带有时间戳标定的传感器接收的数据信息，按照每个传感器的哈希值数据信息将传感器接收的数据信息进行存储，得到带有传感器接收的数据信息的多传感器哈希值数据信息；
13、u23.基于所述带有传感器接收的数据信息的多传感器哈希值数据信息，采用冒泡排序算法对多传感器的哈希值进行排列，输出多传感器的哈希值排列数据信息。
14、进一步的，所述哈希因子λi的约束条件为：
15、
16、其中，n为样本容量。
17、进一步的，所述第i+1个传感器的id数据信息xi+1和所述第i个传感器的id数据信息xi的关系为，
18、
19、其中，xi为第i个传感器的id数据信息，xi+1为第i+1个传感器的id数据信息。
20、进一步的，在步骤u3中，所述采用时间戳差值算法对多传感器接收的数据信息进行数据同步优化包括：
21、u31.基于所述多传感器的哈希值排列数据信息，选取每个传感器同一时间段的对应的带有时间戳标定的传感器接收的数据信息，得到多传感器的时间戳数据信息；
22、u32.基于所述多传感器的时间戳数据信息，建立任意两个传感器的时间戳差值函数m，
23、
24、其中，tj为第j个传感器的时间戳数据信息，tj+1为第j+1个传感器的时间戳数据信息，ɑj为第j个传感器的权重系数，ɑj+1为第j+1个传感器的权重系数，得到多传感器的时间戳差值数据信息；
25、u33.基于所述多传感器的时间戳差值数据信息，设置预设同步阈值，若多传感器的时间戳差值大于预设阈值则删除多传感器数据队列中与第一个传感器数据时间戳之差大于同步阈值的数据，若多传感器的时间戳小于预设阈值则保存数据。
26、进一步的，在步骤u33中，所述若多传感器的时间戳小于预设阈值则保存数据为该传感器将重新与其他传感器重新进行时间戳差值的比较，直到满足任意两个传感器的时间戳差值小于预设阈值。
27、为了实现上述目的及其他相关目的，本专利技术还提供了一种用于实现任一项所述的基于时间戳和多传感器id的数据同步方法的系统，其特征在于，所述系统包括：
28、数据获取模块，用于获取传感器id的数据信息和实时采集当前传感器接收的数据信息；
29、数据整理模块，与所述数据获取模块连接，用于采用改进的一致性harc算法对多传感器的数据信息进行哈希值排列；
30、数据同步模块，与所述数据整理模块连接，用于采用时间戳差值算法对多传感器接收的数据信息进行数据同步优化。
31、进一步的，所述系统还包括数据发布模块，与所述数据同步模块连接，用于将多传感器数据队列中的数据保存到同步队列中，并将同步结果发布出去。
32、为了实现上述目的及其他相关目的，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行任意一项所述的基于时间戳和多传感器id的数据同步方法的计算机程序。
33、本专利技术具有以下积极效果：
34、1.本专利技术通过采用改进的一致性harc算法对多传感器的数据信息进行哈希值排列，能够根据多传感器的id进行哈希值的获取，并根据不同的哈希值，对传感器接收的带有时间戳的数据信息进行存储，这样保证传感器出现故障或遇到突发情况，其他传感器的数据可继续进行传输不受影响，能够保证车辆的正常运行，防止意外的发生。
35、2.本专利技术通过采用时间戳差值算法对多传感器接收的数据信息进行数据同步优化，在面对网络阻塞、部分传感器失效场景时，可以解决传感器数据重复问题(同一个传感器上下帧数据重复)，且部分传感器接收超时、丢帧时，可以将剩余的传感器数据作为感知检测功能的输入，保证环境感知结果稳定输出，从而保障自动驾驶车辆的行车安全、平顺性。
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1.一种基于时间戳和多传感器ID的数据同步方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于时间戳和多传感器ID的数据同步方法，其特征在于：所述带有时间戳标定的传感器接收的数据信息为设置预设周期，将所述当前传感器接收的数据信息进行分段，并进行时间戳标定。
3.根据权利要求1所述的基于时间戳和多传感器ID的数据同步方法，其特征在于，在步骤U2中，所述采用改进的一致性Harc算法对多传感器的数据信息进行哈希值排列包括：
4.根据权利要求3所述的基于时间戳和多传感器ID的数据同步方法，其特征在于,所述哈希因子λi的约束条件为：
5.根据权利要求3所述的基于时间戳和多传感器ID的数据同步方法，其特征在于：所述第i+1个传感器的ID数据信息xi+1和所述第i个传感器的ID数据信息xi的关系为，
6.根据权利要求1所述的基于时间戳和多传感器ID的数据同步方法，其特征在于，在步骤U3中，所述采用时间戳差值算法对多传感器接收的数据信息进行数据同步优化包括：
7.根据权利要求6所述的基于时间戳和多传感器ID的数据同
8.一种用于实现权利要求1-7任一项所述的基于时间戳和多传感器ID的数据同步方法的系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取模块，用于获取传感器ID的数据信息和实时采集当前传感器接收的数据信息；
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于：所述系统还包括数据发布模块，与所述数据同步模块连接，用于将多传感器数据队列中的数据保存到同步队列中，并将同步结果发布出去。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有被编程或配置以执行权利要求1～7中任意一项所述的基于时间戳和多传感器ID的数据同步方法的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.一种基于时间戳和多传感器id的数据同步方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于时间戳和多传感器id的数据同步方法，其特征在于：所述带有时间戳标定的传感器接收的数据信息为设置预设周期，将所述当前传感器接收的数据信息进行分段，并进行时间戳标定。
3.根据权利要求1所述的基于时间戳和多传感器id的数据同步方法，其特征在于，在步骤u2中，所述采用改进的一致性harc算法对多传感器的数据信息进行哈希值排列包括：
4.根据权利要求3所述的基于时间戳和多传感器id的数据同步方法，其特征在于,所述哈希因子λi的约束条件为：
5.根据权利要求3所述的基于时间戳和多传感器id的数据同步方法，其特征在于：所述第i+1个传感器的id数据信息xi+1和所述第i个传感器的id数据信息xi的关系为，
6.根据权利要求1所述的基于时间戳和多传感器id的数据同步方法，其特征在于，在步骤u3中，所述采用时间戳差...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨文娟，骆嫚，吴云龙，王科未，
申请(专利权)人：东风悦享科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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