时间配准，让两个传感器在时间上达到时间同步，然后去解算空间上的位置关系

### 实现多传感器时间同步及空间定位 #### 多传感器时间同步 为了实现两个传感器的时间同步，通常采用两种主要策略：软件时间和硬件时间同步。对于软件时间同步而言，可以利用最小二乘法或内插外推法来调整不同传感器的数据至同一时间戳[^2]。 具体来说，在实际操作过程中： - **选择参考传感器**：选取其中一个作为基准（通常是采样率较低的那个），其他传感器的数据会依据此标准进行校正。 - **数据重采样**：通过线性插值或其他更复杂的预测模型（如卡尔曼滤波器）对高频率更新的设备所记录的信息实施降频处理，使其能够匹配选定参照物的工作节奏[^3]。 ```python import numpy as np from scipy.interpolate import interp1d def resample_data(time_old, data_old, time_new): f = interp1d(time_old, data_old, kind='linear', fill_value="extrapolate") return f(time_new) # Example usage with two sensors having different sampling rates. sensorA_time = np.linspace(0., 5., num=50) # Sensor A timestamps (higher rate) sensorB_time = np.arange(0., 6., step=2.) # Sensor B timestamps (lower rate) # Generate some dummy sensor readings for demonstration purposes only. sensorA_readings = np.sin(sensorA_time * 2 * np.pi / 5.) sensorB_readings = np.cos(sensorB_time * 2 * np.pi / 5.) # Resampling Sensor A's reading to match the timing of Sensor B. resampled_A_to_B_times = resample_data(sensorA_time, sensorA_readings, sensorB_time) ``` #### 计算两传感器间的空间位置关系 当涉及到多个感知装置的空间坐标转换时，则需要考虑各自安装位置差异所带来的影响。这一步骤可以通过建立局部坐标系完成，并借助于旋转矩阵和平移向量来进行变换运算[^1]。 假设有两个固定相对位姿已知的传感器S1和S2，要确定某一点P在这二者框架下的表达形式，可按照下述流程执行： 1. 定义世界坐标系W及其原点Ow； 2. 对每一个单独的探测仪器设定本地直角坐标体系Si(i∈{1,2})； 3. 获取从Wi到Si的变化参数——即绕XYZ轴转动的角度θi以及沿三个方向平动的距离di； 4. 利用上述信息构建相应的齐次变换矩阵Hi=[R|t];其中R代表旋转变换子阵列而t则是对应的平移矢量； 5. 应用这些矩阵将任意给定点的位置描述由一个坐标系统映射到另一个上去。 ```matlab function H = homogeneous_transform(rotation_angles, translation_vector) % rotation_angles: [rx ry rz], angles around X,Y,Z axes respectively % translation_vector: [tx ty tz] Rx = @(a)[1 , 0, 0; 0, cos(a), -sin(a); 0, sin(a), cos(a)]; Ry = @(b)[cos(b), 0, sin(b); 0 , 1, 0; -sin(b), 0, cos(b)]; Rz = @(c)[cos(c), -sin(c), 0; sin(c), cos(c), 0; 0, 0, 1]; H_rot = Rz(rotation_angles(3)) * Ry(rotation_angles(2)) * Rx(rotation_angles(1)); H_trans = [eye(3), reshape(translation_vector, [], 1); zeros(1, 3), 1]; H = H_rot * H_trans; end ```