一种不同时域多传感器信息处理方法
技术领域
本发明涉及分布式数据处理技术领域，尤其是涉及一种不同时域多传感器信息处理方法。
背景技术
随着智能时代的崛起，传感器的信息应用越来越频繁，尤其是在自动驾驶领域中普遍应用了雷达，摄像头，IMU，车身信息等多种传感器信息，和利用GPS的定位信息，来控制实车的速度，方向，以及紧急处理的刹车方式等。面对多个传感器同时进行数据信息的采集和处理时，如何在保证数据采集和处理的高速度基础上，同步执行多个传感器信息，实现同一时间内多条数据信息的并发处理，进而实现自动驾驶的安全性和稳定性，成为目前亟待解决的问题之一。
发明内容
本发明提出了一种不同时域多传感器信息处理方法，通过信箱信息协议定义并执行多个动态变化周期下的传感器信息数据处理，实现了多个传感器信息的兼容性同步执行，大大提高了传感器信息数据的处理能力。
具体为：
一种不同时域多传感器信息处理方法，包括以下步骤：
S1：根据传感器ID进行分类，获得至少2个传感器集，并进行实时信息数据分析，获得信箱群；
S2：根据时间戳对每一所述传感器集中的传感器信息进行排序；
S3：执行传感器集或信箱群中任意传感器信息的同步处理。
其中，所述信箱群由所述传感器集构成。
所述传感器信息包括传感器类型，数据传送周期，和实时数据。
优选的，所述S3包括：
S31：分析同一所述传感器集中的至少两个任意传感器的数据传送周期，或不同所述传感器集中的至少两个任意传感器的数据传送周期；
S32：设置所述传感器信息同步处理的周期定时；
S33：根据所述周期定时和所述传感器的个数，执行传感器信息同步处理。
进一步的，所述S31包括：
确定所述传感器最小的发送周期：Period(senosrs) min= min(t0,t1,t2,…tn)；和确定所述传感器最大的发送周期：Period(senosrs)max=max(t0,t1,t2,…tn)，n为传感器个数，(t0,t1,t2,…tn)为该n个传感器对应的发送周期。
优选的，所述S32包括：采用threshold函数设置周期定时。
优选的，所述S32包括：采用threshold函数设置周期定时。
优选的，所述设置周期定时还包括：根据实际传感器信息的重要等级，自动设置周期定时。
优选的，所述S33包括： 执行Total task time =∑threshold，获得所述传感器信息同步处理时间总值。
进一步的，所述S33还包括：
执行f(r) realtime函数；
执行f(h) history 函数；
判断所述传感器信息同步处理是否大于预设时延值，若大于，则该所述传感器信息可信度未达标，剔除该部分信息；否则，所述传感器信息同步处理为正常状态。
优选的，所述时间戳的单位为ns，或者ms。
本发明提供一种不同时域多传感器信息处理方法，不需要与系统多控制器时间同步，通过单个传感器数据分析，确保数据的准确性和真实性，本发明还可以通过根据实际传感器信息的重要等级，自动设置周期定时，实现动态处理变化周期下的数据处理，有效提高了多个传感器信息数据的兼容性。为自动驾驶提供了安全有效的行车中的动态数据，使自动驾驶技术更加成熟和安全。
附图说明
图1为一实施例中的一种不同时域多传感器信息处理方法流程图。
图2为图1中的执行传感器集或信箱群中任意传感器信息的同步处理流程图。
具体实施方式
下面将结合具体实施例及附图对本发明的一种不同时域多传感器信息处理方法作进一步详细描述。
如图1所示，为本发明所提供的一种不同时域多传感器信息处理方法，包括以下步骤：
S1：根据传感器ID进行分类，获得至少2个传感器集，并进行实时信息数据分析，获得信箱群；优选的，所述信箱群由所述传感器集构成。所述传感器集中包括多个类别一样的传感器，用于获取传感器端采集的信息数据。
S2：根据时间戳对每一所述传感器集中的传感器信息进行排序；优选的，所述时间戳的单位为ns，或者ms。所述传感器信息包括传感器类型，数据传送周期，和实时数据，但不限于此。
S3：执行传感器集或信箱群中任意传感器信息的同步处理。
其中，所述S3，具体包括如下（如图2所示）：
S31：分析同一所述传感器集中的至少两个任意传感器的数据传送周期，或不同所述传感器集中的至少两个任意传感器的数据传送周期；优选是，数据传送周期包括传感器信息数据的采集时间，数据转换时间，数据发送时间等。
S32：设置所述传感器信息同步处理的周期定时。
S33：根据所述周期定时和所述传感器的个数，执行传感器信息同步处理。
进一步的，所述S31包括：
确定所述传感器最小的发送周期：Period(senosrs) min= min(t0,t1,t2,…tn)；和确定所述传感器最大的发送周期：Period(senosrs)max=max(t0,t1,t2,…tn)，n为传感器个数，(t0,t1,t2,…tn)为该n个传感器对应的发送周期。
所述S32包括：采用threshold函数设置周期定时，例如，threshold = Max(period(sensor0)* (count)，period(sensor1)* (count)，…，period(sensors2)* (count) )；所述设置周期定时还包括：根据实际传感器信息的重要等级，自动设置周期定时，例如：threshold = [period(sensor0)), period(sensor1)),…， period(sensor n)]。
所述S33还包括： 执行Total task time =∑threshold，获得所述传感器信息同步处理时间总值。
所述S33还包括：
执行f(r) realtime函数，优选为：f(r) realtime = sync( mail(senosr0(timestamp) max ), mail(senosr1(timestamp) max ), mail(senosr2(timestamp) max)， …，mail(sensor n(timestamp) max ))。
执行f(h) history 函数，优选为：f(h) history = sync( mail(senosr0(timestamp) min ), mail(senosr1(timestamp) min ),mail(senosr2(timestamp) min)， …，mail(sensor n(timestamp) min ))。
判断所述传感器信息同步处理是否大于预设时延值，若大于，则该所述传感器信息可信度未达标，剔除该部分信息；否则，所述传感器信息同步处理为正常状态。
优选的，所述传感器还包括：雷达，摄像头，陀螺仪，温度传感器，速度传感器等，但不限于此。
综上所述，本发明提供了一种不同时域多传感器信息处理方法，通过设置多个传感同步处理周期定时，完成多个不同传感器信息的同步处理，可以解决不同传感器周期需求的同步处理能力，不需要与系统多控制器时间同步，分布执行每一个传感器的信息数据处理，采用信箱信息协议定义使传感器信息定义更加透明，有效提高了动态变化周期下的处理效率和兼容能力，实现了自动驾驶过程中精准控制行车，保障自动驾驶的安全和稳定。
虽然对本发明的描述是结合以上具体实施例进行的，但是，熟悉本技术领域的人员能够根据上述的内容进行许多替换、修改和变化、是显而易见的。因此，所有这样的替代、改进和变化都包括在附后的权利要求的精神和范围内。
