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在多传感器融合系统中，相机与雷达的协同感知已成为环境理解的关键。相机通过捕捉纹理信息识别物体类别，而雷达利用激光或毫米波实现全天候精确测距。两者的数据融合既能避免单一传感器缺陷（如相机受光照影响、雷达缺乏语义信息），显著提升了动态障碍物跟踪的稳定性和准确性。

应用场景

自动驾驶在自动驾驶中，摄像头负责获取环境的视觉信息，对行人、车辆、交通标志等目标进行分类与识别；雷达则提供高精度的距离和速度测量，避免误判（如区分路牌和真实障碍物）。

机器人地面机器人用雷达实时探测前方障碍物距离，用摄像头识别障碍物类型。对于空中的无人机可以使用雷达测量离地高度，使用摄像头识别降落平台标记（如二维码）等进行目标识别，实现精准着陆。
定位与建图激光SLAM可生成环境的三维轮廓图，结合摄像头提供的语义地标，为高精度定位和路径规划提供更稳定的支撑。

时间同步的重要性

目前多传感器融合技术在SLAM(同时定位与建图)领域得到广泛应用，其中确保各传感器数据的时间同步是提升系统鲁棒性和精度的关键。由于相机和雷达在采样频率、启动延迟和数据传输等方面存在差异，若未进行有效的时间对齐，可能导致数据融合误差，影响系统性能。因此，在设计相机与雷达的融合系统时，首先应解决传感器之间的时间同步问题，以实现高精度的环境感知和定位。

常见的时间同步方式

NTP时间同步

NTP（Network Time Protocol）：通过网络服务器同步系统时间，精度通常为毫秒级，适合低精度需求。部署简便，受网络延迟影响较大。广泛应用于服务器、工业设备、机器人等领域。

PTP时间同步

PTP（Precision Time Protocol, IEEE 1588）：是一种高精度时间同步协议，主要用于局域网（LAN）中实现纳秒级的时间同步。其核心原理基于主从架构和双向报文交换，通过测量和补偿网络延迟来实现设备间的时钟对齐。

GPS时间同步

GPS 接收机输出与 UTC 秒脉冲严格对齐的 PPS 信号。其他设备通过硬件接口（GPIO、TTL）捕获 PPS 上升沿，并将此硬件脉冲作为时间基准，对本地时钟或触发器进行校正。

硬件触发同步

使用专用触发器或 FPGA/MCU 产生统一的物理触发脉冲（如 TTL 低电平/高电平信号）。所有设备在同一时刻采集数据帧，时间戳直接由硬件产生。

如何测试相机与雷达是否同步？

以四目相机和Livox Mid-360激光雷达为例，为了对相机和雷达的数据进行融合，我们首先需要测试相机与雷达是否达到时间同步，因此我们需要测试两者的数据时间戳的差值保持在一个稳定的区间。

同步方式

根据雷达和相机参数，两台设备均支持硬件同步的方式。雷达的硬件同步方式如下图所示。在这里我们采用串口的方式来进行同步，具体的引脚信号要求如下表所示。在这里为了同时满足雷达和相机的硬件触发方式，该测试采用STM32来发送脉冲信号。

• 配置相机为等间距采样，这样相机在采样时将发出一个脉冲，通过STM32单片机接收这个脉冲并将其转化为1Hz同步信号（1PPS）

• 在STM32中将雷达和相机的硬件触发要求配置完成，并将对应的引脚连接雷达和相机的硬件触发口。本次的测试的触发频率为10Hz，其原理如下图所示，其中t0为相邻两次秒脉冲上升沿的间隔；t1: 秒脉冲的高电平时间；t2: GPRMC的传输时间；t3: GPRMC数据开始发送相对于脉冲上升沿的延迟。

• 为了测试相机和雷达有没有同步成功，我们编写了一个测试Demo,主要是通过将接收到雷达和相机每帧的时间戳记录下来，通过对比两者差值是否收敛来判断同步是否成功。这里注意的是雷达和相机的时间戳格式不同，需要转成统一格式，本次测试采用统一的UTC格式。

测试结果

测试的结果如下图所示，从图（a）中结果可以看出两者的差值一直处于收敛。在图（b）中两者的差值始终小于1ms，该实验结果表明雷达和相机的时间同步成功。

图（a）

图（b）

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