AI 自动驾驶传感融合模型的时序同步误差优化方案 各位同仁，大家好。今天我们来探讨一个在自动驾驶领域至关重要的话题：AI 自动驾驶传感融合模型的时序同步误差优化方案。 传感融合是自动驾驶系统感知模块的核心，它将来自不同传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）的数据整合在一起，以构建更全面、更准确的环境模型。然而，由于传感器本身的处理延迟、数据传输延迟以及系统内部的处理时间差异，不同传感器的数据到达融合模块的时间存在差异，这就是时序同步误差。 如果不有效地解决时序同步误差，将会导致融合结果出现偏差，影响决策规划，甚至引发安全问题。 一、时序同步误差的来源与影响 时序同步误差主要来源于以下几个方面： 传感器内部延迟： 传感器自身的数据采集和处理需要时间，例如激光雷达扫描一帧数据需要一定时间，摄像头曝光和图像处理也存在延迟。 数据传输延迟： 传感器数据通过总线（如CAN、Ethernet）传输到计算平台，传输过程中会产生延迟，延迟大小取决于总线负载、数据量等因素。 计算平台处理延迟： 计算平台接收到数据后，需要进行预处理、特征提取等操作，这些操作也会引入延迟。 系统时钟不同步： 即使所有传 …