一种基于Ros2数据处理的优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Ros2数据处理的优化方法，包括如下步骤，将各通信节点数据接入处理流程，首先进入时间戳对齐节点，从数据包中把各传感器数据的所有时间戳解析出来并对齐；将输出产物分别输送至激光抽帧节点、图像处理节点和定位数据解析节点，作为各自节点的输入数据；经过图像处理节点之后的原始图像数据流入俯视图处理节点进行图像合并；图像处理节点和激光合并节点的输出产物流入数据对齐节点，进行数据对齐；由于相机的采样频率和激光雷达采样频率不同，对于算法而言，只有同一时刻的相机和激光数据才能还原当时的驾驶场景环境，所以需要对数据进行对齐处理；最终所有节点的产物流入素材整理节点，按照不同的目录结构进行数据整理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种数据处理方法，具体涉及一种基于ros2数据处理的优化方法，属于自动驾驶。

技术介绍

1、在无人驾驶技术研究中，在自动驾驶领域，数据作为整个数据闭环的驱动力，推动着算法不断迭代。如何快速处理数据，获取有效素材，决定了算法模型的迭代速度。如图1所示，展示了一个常规的数据处理流程。

2、数据接入处理流程，同时分配给定位数据解析节点，图像处理节点和激光抽帧节点进行数据处理。定位解析节点负责提取定位相关信息，比如位置，车身姿态等信息；图像处理节点负责提取多个相机的全部原始图片，并对图片进行去畸变处理，同时保存原始图片和去畸变后的图片。图像处理完成后，原始图像数据进入俯视图处理节点，根据每一帧图像的采集时间，对不同的相机进行时间同步，找到每个相机都有对应时刻的图片数据，然后拟合成一张俯视图；激光抽帧节点负责抽取不同角度的多路激光雷达数据，提取的激光雷达数据进入激光合并节点，根据数据采样时间戳进行数据同步，合并成一个激光雷达文件。数据对齐节点负责对合并后的激光雷达数据进行抽样，按照每10帧抽取1帧作为最后的数据输出。同时以这一帧激光雷达的时本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Ros2数据处理的优化方法，其特征在于：包括如下步骤，

2.根据权利要求1所述的基于Ros2数据处理的优化方法，其特征在于：所述步骤1中，所述时间戳对齐节点将数据包中由若干传感器收集的数据的所有时间戳进行解析，所述传感器至少包括相机、激光雷达及惯导系统；由此获取车身周围的场景信息；通过相机以图象可视化的方式获取车身周围的场景；通过激光雷达在光线条件有限的情况下获取车身周围的场景信息，而且探测距离远；通过惯导系统获取车身的坐标位置、姿态及加速等信息；对于原始数据，各个设备的数据都是压缩在单个文件里，需要通过本工作流将数据从单个文件中提取出来。p>

3.根据权...

【技术特征摘要】

1.一种基于ros2数据处理的优化方法，其特征在于：包括如下步骤，

2.根据权利要求1所述的基于ros2数据处理的优化方法，其特征在于：所述步骤1中，所述时间戳对齐节点将数据包中由若干传感器收集的数据的所有时间戳进行解析，所述传感器至少包括相机、激光雷达及惯导系统；由此获取车身周围的场景信息；通过相机以图象可视化的方式获取车身周围的场景；通过激光雷达在光线条件有限的情况下获取车身周围的场景信息，而且探测距离远；通过惯导系统获取车身的坐标位置、姿态及加速等信息；对于原始数据，各个设备的数据都是压缩在单个文件里，需要通过本工作流将数据从单个文件中提取出来。

3.根据权利要求2所述的基于ros2数据处理的优化方法，其特征在于：所述步骤1中，以激光雷达的采集数据作为基准进行对齐，以最大程度的保留不同时刻下场景的全量传感器数据；将起始帧时间戳最小的激光雷达作为主激光雷达，以主激光雷达的时间戳为准，按照10帧保留1帧的方法保留抽帧后的目标激光雷达时间戳，然后用抽帧后的激光雷达时间戳去对齐不同相机的图片数据，如果在全部相机都能找到对齐的图像数据，则保留这一帧的激光雷达时间戳和各个相机的图片时间戳。

4.根据权利要求3所述的基于ros2数据处理的优化方法，其特征在于：所述相机包括用于车身周围环境的监测的周视相机和用于车身周围盲区的监测的环视相机，所述周视相机为6个，分别为中路前周视相机fcf、左前周视相机flb、右前周视相机frb、左后周视相机blf、右后周视相机brf和中路后周视相机bcb；所述环视相机为6个，分别为中路前环视相机f_fcf、左前环视相机f_fll、右前环视相机f_frr、...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈江，赖杰，衡量，
申请(专利权)人：上海友道智途科技有限公司，
类型：发明
国别省市：