SLAM 03.多传感器融合算法_时间戳 时间 补偿 融合 无人驾驶 传感器

传感器标定是自动驾驶的基本需求，一个车上装了多个/多种传感器，而它们之间的时间和空间关系需要统一，传感器数据的标定主要为了定位的准确性。
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1、传感器分类

机器人有多种传感器，每种数据类型不一样，数据精度不一样，要把这些数据融合起来统一处理。传感器主要包括Camera、激光雷达、IMU、毫米波雷达、gps等传感器。

• 摄像头是RGB图像的像素阵列；
• 激光雷达是3-D点云距离信息（有可能带反射值的灰度值）；
• GPS-IMU给的是车身位置姿态信息；
• 雷达是2-D反射图。
  
  几种传感器的优缺点比较：
  

1.1、摄像头

摄像头可以分为如下几种：单目、 双目和深度相机。
摄像头的优点是成本低廉，应用广泛。用摄像头做算法开发的人员也比较多，技术相对比较成熟。摄像头的劣势，第一，获取准确三维信息非常难（单目摄像头几乎不可能，也有人提出双目或三目摄像头去做）；另一个缺点是受环境光限制比较大；计算量比较大。
有如下几种原因可引起摄像头获取的图像的变化：

摄像头一般获取的是2D图像，获取深度上不方便。

• 单目：必须通过相机的移动来得到深度，会存在很多问题
• 双目：可以通过两个角度的视觉得到深度
• 深度相机：通过结构过或者IO的方式。后者就是类似激光雷达的方式。
  通过视觉进行测距需要大量的计算，并且测量结果容易随着光线变化而发生变化。如果机器人运行在光线较暗的房间内，那么视觉测距方法基本上不能使用。当然随着深度相机的出现，这个情况得到了改观。但最近几年，已经存在一些解决上述问题的方法。一般而言，视觉测距一般使用双目视觉或者三目视觉方法进行测距。使用视觉方法进行测距，机器人可以更好的像人类一样进行思考。另外，通过视觉方法可以获得相对于激光测距和超声波测距更多的信息。但更过的信息也就意味着更高的处理代价，但随着算法的进步和计算能力的提高，上述信息处理的问题正在慢慢得到解决。

1.2、激光雷达

激光雷达的优点在于，其探测距离较远，而且能够准确获取物体的三维信息；激光准确，数据量少，计算量小；另外它的稳定性相当高，鲁棒性好。但目前激光雷达成本较高，而且产品的最终形态也还未确定。激光测距单元的另外一个问题是其穿过玻璃平面的问题。另外激光测距单元不能够应用于水下测量。

1.3、超声波

超生波测距以及声波测距等以及在过去得到十分广泛的应用。相对于激光测距单元，其价格比较便宜；但其测量精度较低。激光测距