CN111721299A - 一种实时定位时间同步方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种实时定位时间同步方法和装置，其中，方法包括：将非惯性传感器采集并发送来的定位数据按发送时间排序，将排序后的定位数据作为目标定位数据队列；获取目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量；根据目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。通过本申请可获得当前时刻的定位数据，从而基于该当前时刻的定位数据能够对智能驾驶车辆进行实时精准定位。

Description

一种实时定位时间同步方法和装置
技术领域
本申请涉及导航定位技术领域，特别是涉及一种实时定位时间同步方法和装置。
背景技术
智能驾驶车辆是一种通过车载传感器感知道路环境、确定自身位置，并自行规划行驶路线抵达预设目的地的智能汽车，而确定自身位置对于规划行驶路线和控制车辆的转向和速度极其重要，是智能驾驶实时定位技术的主要目的。精度是实时定位技术的主要指标之一，因此，需要借助多个车载传感器进行组合定位，比如惯性传感器、GNSS、里程计、激光雷达传感器、视觉传感器、毫米波雷达传感器等。由于多个传感器的输出的定位数据存在发送和接收的时间延迟，且延迟时间存在不确定性，因此，在进行多个传感器的定位数据融合时，时间同步误差是影响实时定位技术精度指标的主要参数之一，而如何提高多传感器时间同步精度是智能驾驶车辆定位技术领域亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种实时定位时间同步方法和装置，能够得到当前时刻更为精准的定位数据，其技术方案如下：
一种实时定位时间同步方法，包括：
将非惯性传感器采集并发送来的定位数据按发送时间排序，将排序后的定位数据作为目标定位数据队列；
获取目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，其中，一定位数据对应的高频定位数据为该定位数据的发送时间下的高频定位数据，一定位数据对应的高频定位数据增量根据惯性传感器采集的角速度和加速度确定；
根据目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。
可选的，还包括：
从排序后的定位数据中截取发送时间处于预设时间区间内的定位数据段，将截取出的定位数据段作为目标定位数据队列；
其中，预设时间区间的结束时间为当前时刻，预设时间区间的起始时间根据预设时间区间的区间时长确定。
可选的，确定一定位数据对应的高频定位数据增量的过程包括：
获取惯性传感器在该定位数据的后一定位数据的发送时间采集的角速度和加速度；
根据角速度和加速度，确定位置增量、姿态增量和速度增量，确定出的位置增量、姿态增量和速度增量作为该定位数据对应的高频定位数据增量。
可选的，根据目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据，包括：
确定目标定位数据队列中每个定位数据对应的补偿后定位数据，其中，目标定位数据队列中首个定位数据对应的补偿后定位数据根据该首个定位数据和该首个定位数据对应的高频定位数据确定，目标定位数据队列中非首个定位数据对应的补偿后定位数据根据该非首个定位数据、该非首个定位数据的前一定位数据对应的补偿后定位数据和该非首个定位数据的前一定位数据对应的高频定位数据增量确定；
根据目标定位数据队列中最后一个定位数据对应的补偿后定位数据和该最后一个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。
可选的，确定目标定位数据队列中每个定位数据对应的补偿后定位数据，包括：
依次遍历目标定位数据队列中的定位数据：
若当前遍历到的定位数据为目标定位数据队列中的首个定位数据，则将该首个定位数据与该首个定位数据对应的高频定位数据进行融合补偿，得到该首个定位数据对应的补偿后定位数据；
若当前遍历到的定位数据不为目标定位数据队列中的首个定位数据，则将该定位数据与该定位数据的前一定位数据对应的递推后定位数据进行融合补偿，得到该定位数据对应的补偿后定位数据，其中，一定位数据对应的递推后定位数据根据该定位数据对应的补偿后定位数据和高频定位数据增量确定。
一种实时定位时间同步装置，包括：排序模块、高频定位相关数据获取模块和当前时刻定位数据确定模块；
排序模块，用于将非惯性传感器采集并发送来的定位数据按发送时间排序，将排序后的定位数据作为目标定位数据队列；
高频定位相关数据获取模块，用于获取目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，其中，一定位数据对应的高频定位数据为该定位数据的发送时间下的高频定位数据，一定位数据对应的高频定位数据增量根据惯性传感器采集的角速度和加速度确定；
当前时刻定位数据确定模块，用于根据目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。
可选的，还包括：截取模块；
截取模块，用于从排序后的定位数据中截取发送时间处于预设时间区间内的定位数据段，将截取出的定位数据段作为目标定位数据队列；
其中，预设时间区间的结束时间为当前时刻，预设时间区间的起始时间根据预设时间区间的区间时长确定。
可选的，还包括：高频定位数据增量确定模块；
高频定位数据增量确定模块，用于：获取惯性传感器在该定位数据的后一定位数据的发送时间采集的角速度和加速度；根据角速度和加速度，确定位置增量、姿态增量和速度增量，确定出的位置增量、姿态增量和速度增量作为该定位数据对应的高频定位数据增量。
可选的，当前时刻定位数据确定模块，包括：补偿后定位数据确定单元和当前时刻定位数据确定单元；
补偿后定位数据确定单元，用于确定目标定位数据队列中每个定位数据对应的补偿后定位数据，其中，目标定位数据队列中首个定位数据对应的补偿后定位数据根据该首个定位数据和该首个定位数据对应的高频定位数据确定，目标定位数据队列中非首个定位数据对应的补偿后定位数据根据该非首个定位数据、该非首个定位数据的前一定位数据对应的补偿后定位数据和该非首个定位数据的前一定位数据对应的高频定位数据增量确定；
当前时刻定位数据确定单元，用于根据目标定位数据队列中最后一个定位数据对应的补偿后定位数据和该最后一个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。
可选的，补偿后定位数据确定单元，包括：遍历单元、第一融合单元和第二融合单元；
遍历单元，用于依次遍历目标定位数据队列中的定位数据：
若当前遍历到的定位数据为目标定位数据队列中的首个定位数据，则执行第一融合单元；
若当前遍历到的定位数据不为目标定位数据队列中的首个定位数据，则执行第二融合单元；
第一融合单元，用于将该首个定位数据与该首个定位数据对应的高频定位数据进行融合补偿，得到该首个定位数据对应的补偿后定位数据；
第二融合单元，用于将该定位数据与该定位数据的前一定位数据对应的递推后定位数据进行融合补偿，得到该定位数据对应的补偿后定位数据，其中，一定位数据对应的递推后定位数据根据该定位数据对应的补偿后定位数据和高频定位数据增量确定。
经由上述的技术方案可知，本申请提供的实时定位时间同步方法，首先将非惯性传感器采集并发送来的定位数据按发送时间排序，将排序后的定位数据作为目标定位数据队列，接着获取目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，最后根据目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。通过本申请提供的实时定位时间同步方法可获得当前时刻的定位数据，从而基于该当前时刻的定位数据能够对智能驾驶车辆进行实时精准定位。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种实时定位时间同步方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的另一种实时定位时间同步方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的实时定位时间同步装置的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的实时定位时间同步设备的硬件结构框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
参见背景技术中可知，在对智能驾驶车辆进行定位时，需要借助多个车载传感器进行组合定位，例如借助惯性传感器、GNSS、里程计、激光雷达传感器、视觉传感器、毫米波雷达传感器等对智能驾驶车辆进行组合定位，即将多个传感器输出的定位数据进行融合，通过融合后的定位数据来确定智能驾驶车辆的位置。
由于多个传感器输出的定位数据存在发送和接收的时间延迟，且延迟时间存在不确定性，因此，在进行多个传感器的定位数据融合时，需要考虑各定位数据的时间同步误差。目前，可以通过GNSS发出的秒脉冲对多个车载传感器输出的定位数据写入与GNSS相同格式的时间标签，然后将写入时间标签的定位数据输入至卡尔曼滤波器进行多个定位数据的预测和补偿，以此得到时间同步后的补偿后定位数据。
但是，在对多个定位数据进行融合的过程中，总会存在传感器输出的定位数据在历史时刻，因此经卡尔曼滤波器输出的补偿后定位数据也是在历史时刻，通过该补偿后定位数据无法预测智能驾驶车辆在当前时刻的位置，定位精度较差。
鉴于上述思路存在的问题，本案发明人进行了深入研究，最终提出了一种实时定位时间同步方法，接下来通过下述实施例对本申请提供的实时定位时间同步方法进行详细介绍。
请参阅图1，示出了本申请实施例提供的实时定位时间同步方法的流程示意图，该方法可以包括：
步骤S100、将非惯性传感器采集并发送来的定位数据按发送时间排序，将排序后的定位数据作为目标定位数据队列。
可选的，本步骤可以将非惯性传感器采集并发送来的定位数据输入至多传感器历史定位数据队列生成器，以得到多传感器历史定位数据队列生成器输出的目标定位数据队列。
上述非惯性传感器可以为GNSS(Global Navigation Satellite System，全球导航卫星系统)、里程计、激光雷达传感器、视觉传感器、毫米波雷达传感器等。当然，本申请实施例中的非惯性传感器也可以是其他。
需要说明的是，本步骤不针对特定一种或几种非惯性传感器，而是对所有非惯性传感器采集并发送来的定位数据均可以按照发送时间排序。例如，本步骤获取的定位数据包括：激光雷达传感器采集并发送来的定位数据1，视觉传感器采集并发送来的定位数据2-4和毫米波雷达传感器采集并发送来的定位数据5-6，其中，定位数据1对应的发送时间为2时10分52秒，定位数据2对应的发送时间为2时10分56秒，定位数据3对应的发送时间为2时10分54秒，定位数据4对应的发送时间为2时10分57秒，定位数据5对应的发送时间为2时10分59秒，定位数据6对应的发送时间为2时10分58秒。则本步骤会将上述所有定位数据均按照发送时间的先后顺序排序，那么排序后得到的目标定位数据队列为：定位数据1、定位数据3、定位数据2、定位数据4、定位数据6和定位数据5。
步骤S110、获取目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量。
其中，一定位数据对应的高频定位数据为该定位数据的发送时间下的高频定位数据，一定位数据对应的高频定位数据增量根据惯性传感器采集的角速度和加速度确定。
考虑到相比于非惯性传感器采集的定位数据，惯性传感器对应的高频定位数据的频率更高、实时性更好，但是高频定位数据的定位误差随时间发散，基于此本步骤可以仅获取首个定位数据对应的高频定位数据，并且获取每个定位数据对应的高频定位数据增量，以在后续步骤中通过递推运算得到当前时刻的定位数据。
本步骤中，可以确定惯性传感器采集的角速度和加速度，进而通过捷联惯性解算算法，得到一定位数据对应的高频定位数据和高频定位数据增量，其中，根据惯性传感器采集的角速度和加速度确定一定位数据对应的高频定位数据增量，根据一定位数据的前一定位数据对应的高频定位数据和高频定位数据增量，确定该定位数据对应的高频定位数据。
具体的，确定一定位数据对应的高频定位数据增量的过程为：首先获取惯性传感器在该定位数据的后一定位数据的发送时间采集的角速度和加速度；对获取的加速度进行积分运算，可以得到该定位数据对应的速度增量和位置增量，对获取的角速度进行积分运算，可以得到该定位数据对应的姿态增量，其中，积分上限为该定位数据的后一定位数据的发送时间，积分下限为该定位数据的发送时间；将上述根据加速度和角速度确定出的位置增量、姿态增量和速度增量作为该定位数据对应的高频定位数据增量。
示例性的，在确定上述定位数据1对应的高频定位数据增量时，首先要获取惯性传感器在定位数据3的发送时间采集的角速度和加速度；然后对获取的加速度进行积分运算，可以得到该定位数据1对应的速度增量和位置增量，对获取的角速度进行积分运算，可以得到该定位数据1对应的姿态增量，积分时，积分上限为定位数据3的发送时间，积分下限为定位数据1的发送时间；由此得到定位数据1对应的高频定位数据增量。
确定一定位数据对应的高频定位数据的过程为：根据该定位数据的前一定位数据对应的高频定位数据和该定位数据的前一定位数据对应的高频定位数据增量，得到该定位数据对应的高频定位数据。
需要说明的是，本步骤获取的首个定位数据对应的高频定位数据和每个定位数据对应的高频定位数据增量均携带有时间标签，基于携带的时间标签可以确定首个定位数据对应的高频定位数据和每个定位数据对应的高频定位数据增量。
步骤S120、根据目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。
具体的，上述目标定位数据队列中的定位数据对应的发送时间为历史时刻，本步骤能够基于历史时刻对应的目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，通过递推运算得到当前时刻的定位数据。
本申请提供的实时定位时间同步方法，首先将非惯性传感器采集并发送来的定位数据按发送时间排序，将排序后的定位数据作为目标定位数据队列，接着获取目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，最后根据目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。通过本申请提供的实时定位时间同步方法可获得当前时刻的定位数据，从而基于该当前时刻的定位数据能够对智能驾驶车辆进行实时精准定位。
应当理解，非惯性传感器每采集到一帧定位数据，会将采集的定位数据实时发送出去，从而本申请实施例获取的非惯性传感器采集并发送来的定位数据可能较多，为了简化计算，本申请实施例可以仅截取排序后的定位数据中的部分定位数据段，以基于截取的部分定位数据段，来确定当前时刻的定位数据。
基于此，参见图2所示，本申请实施例还提供了另一种实时定位时间同步方法，该方法可以包括：
步骤S200、将非惯性传感器采集并发送来的定位数据按发送时间排序，得到排序后的定位数据。
本步骤与上述步骤S100对应，详细可参照前述介绍，这里不再重复赘述。
步骤S210、从排序后的定位数据中截取发送时间处于预设时间区间内的定位数据段，将截取出的定位数据段作为目标定位数据队列。
其中，预设时间区间的结束时间为当前时刻，预设时间区间的起始时间根据预设时间区间的区间时长确定。当然，预设时间区间也可以为其他，具体可以根据实际情况确定。
可选的，本步骤可以将排序后的定位数据输入至历史数据固定区间截取器，以得到历史数据固定区间截取器输出的目标定位数据队列。
可选的，本步骤还可以在截取定位数据段后，对截取出的定位数据段进行标记，从而后续步骤在确定当前时刻的定位数据时，可以采用带有标记的定位数据段，而不必采用排序后的全部定位数据。
示例性的，排序后的定位数据为：定位数据1、定位数据3、定位数据2、定位数据4、定位数据6和定位数据5，对应的发送时间分别为2时10分52秒、2时10分54秒、2时10分56秒、2时10分57秒、2时10分58秒和2时10分59秒。假设当前时刻为2时11分，预设时间区间的区间时长为5秒，即预设时间区间为[2时10分56秒，2时11分]，则可以对发送时间处于该预设时间区间[2时10分56秒，2时11分]的定位数据进行标记，即对排序后的定位数据中的定位数据2、定位数据4、定位数据6和定位数据5进行标记，标记后的定位数据2、定位数据4、定位数据6和定位数据5作为目标定位数据队列。
步骤S220、获取目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量。
其中，一定位数据对应的高频定位数据为该定位数据的发送时间下的高频定位数据，一定位数据对应的高频定位数据增量根据惯性传感器采集的角速度和加速度确定。
步骤S230、根据目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。
本申请实施例中，步骤S220-步骤S230与上述步骤S110-步骤S120一一对应，详细可参照前述介绍，这里不再重复赘述。
本申请实施例通过设置固定区间长度的预设时间区间，将发送时间处于该预设时间区间内的定位数据段作为目标定位数据队列，以基于目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据，降低了计算量，并且通过当前时刻的定位数据来对智能驾驶车辆进行实时定位，定位精度较高。
以下对上述实施例中的“步骤S120、根据目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据”进行说明。
可选的，上述“步骤S120、根据目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据”的过程可以包括：
步骤S1、确定目标定位数据队列中每个定位数据对应的补偿后定位数据。
其中，目标定位数据队列中首个定位数据对应的补偿后定位数据根据该首个定位数据和该首个定位数据对应的高频定位数据确定，目标定位数据队列中非首个定位数据对应的补偿后定位数据根据该非首个定位数据、该非首个定位数据的前一定位数据对应的补偿后定位数据和该非首个定位数据的前一定位数据对应的高频定位数据增量确定。
考虑到惯性传感器对应的高频定位数据的定位误差会随时间发散，但是目标定位数据队列每个定位数据对应的高频定位数据增量是根据惯性传感器采集的角速度和加速度确定，因此本申请确定的高频定位数据增量相对可靠。基于此，本申请实施例中，可以根据目标定位数据队列中首个定位数据和该首个定位数据对应的高频定位数据，确定该首个定位数据对应的补偿后定位数据，该补偿后定位数据相比于高频定位数据和该首个定位数据，定位精度更准确。对于目标定位数据队列中的非首个定位数据，其对应的补偿后定位数据不再根据该非首个定位数据和该非首个定位数据对应的高频定位数据确定，而是根据该非首个定位数据、该非首个定位数据的前一定位数据对应的补偿后定位数据和该非首个定位数据的前一定位数据对应的高频定位数据增量确定，由于该非首个定位数据对应的补偿后定位数据是在目标定位数据队列中该非首个定位数据的前一定位数据对应的补偿后定位数据的基础上确定的，而该非首个定位数据的前一定位数据对应的补偿后定位数据的定位精度更准确，因此，该非首个定位数据对应的补偿后定位数据的定位精度也会更准确。
在一可选实施例中，本步骤确定目标定位数据队列中每个定位数据对应的补偿后定位数据的过程可以包括：
依次遍历目标定位数据队列中的定位数据：若当前遍历到的定位数据为目标定位数据队列中的首个定位数据，则将该首个定位数据与该首个定位数据对应的高频定位数据进行融合补偿，得到该首个定位数据对应的补偿后定位数据；若当前遍历到的定位数据不为目标定位数据队列中的首个定位数据，则将该定位数据与该定位数据的前一定位数据对应的递推后定位数据进行融合补偿，得到该定位数据对应的补偿后定位数据，其中，一定位数据对应的递推后定位数据根据该定位数据对应的补偿后定位数据和高频定位数据增量确定。
可选的，对于目标定位数据队列中的首个定位数据，可以基于该首个定位数据与该首个定位数据对应的高频定位数据建立多维误差模型，多维误差包括三维位置误差、三维速度误差、三维姿态误差、三维陀螺零偏、三维加速度计偏置，然后将该首个定位数据与该首个定位数据对应的高频定位数据输入至卡尔曼滤波器，由卡尔曼滤波器对多维误差进行预测和补偿，从而得到该首个定位数据对应的补偿后定位数据。
同理，对于目标定位数据队列中的非首个定位数据，可以基于该定位数据和该定位数据的前一定位数据对应的递推后定位数据建立多维误差模型，然后将该定位数据和该定位数据的前一定位数据对应的递推后定位数据输入至卡尔曼滤波器，由卡尔曼滤波器对多维误差进行预测和补偿，从而得到该定位数据对应的补偿后定位数据。
本步骤依次遍历目标定位数据队列中的定位数据，最终可以得到目标定位数据队列中最后一个定位数据对应的补偿后定位数据。
步骤S2、根据目标定位数据队列中最后一个定位数据对应的补偿后定位数据和该最后一个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。
具体的，本步骤可以根据目标定位数据队列中最后一个定位数据对应的高频定位数据增量，对该最后一个定位数据对应的补偿后定位数据进行递推运算，得到当前时刻的定位数据。
为了本领域技术人员更加理解上述步骤S1和S2，下面举例说明。
以目标定位数据队列为：定位数据1、定位数据2、定位数据3、定位数据4、定位数据5和定位数据6为例，则确定当前时刻的定位数据的过程包括：
对于定位数据1：首先将定位数据1与定位数据1对应的高频定位数据进行融合补偿，得到定位数据1对应的补偿后定位数据；然后根据定位数据1对应的高频定位数据增量对定位数据1对应的补偿后定位数据进行递推运算，得到定位数据1对应的递推后定位数据。
对于定位数据2：首先将定位数据2与定位数据1对应的递推后定位数据进行融合补偿，得到定位数据2对应的补偿后定位数据；然后根据定位数据2对应的高频定位数据增量对定位数据2对应的补偿后定位数据进行递推运算，得到定位数据2对应的递推后定位数据。
…，以此类推，对于定位数据6：首先将定位数据6与定位数据5对应的递推后定位数据进行融合补偿，得到定位数据6对应的补偿后定位数据；然后根据定位数据6对应的高频定位数据增量对定位数据6对应的补偿后定位数据进行递推运算，得到当前时刻的定位数据。
本申请实施例中，确定的每个定位数据对应的补偿后定位数据是对应时刻更为精准的定位数据，因此通过目标定位数据队列中最后一个定位数据对应的高频定位数据增量，对该最后一个定位数据对应的补偿后定位数据进行递推运算，得到的当前时刻的定位数据更精准，基于该当前时刻的定位数据对智能驾驶车辆进行实时定位时，定位精度更准确。
本申请实施例还提供了一种实时定位时间同步装置，下面对本申请实施例提供的实时定位时间同步装置进行描述，下文描述的实时定位时间同步装置与上文描述的实时定位时间同步方法可相互对应参照。
请参阅图3，示出了本申请实施例提供的实时定位时间同步装置的结构示意图，如图3所示，该实时定位时间同步装置可以包括：排序模块31、高频定位相关数据获取模块32和当前时刻定位数据确定模块33。
排序模块31，用于将非惯性传感器采集并发送来的定位数据按发送时间排序，将排序后的定位数据作为目标定位数据队列。
高频定位相关数据获取模块32，用于获取目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量。
其中，一定位数据对应的高频定位数据为该定位数据的发送时间下的高频定位数据，一定位数据对应的高频定位数据增量根据惯性传感器采集的角速度和加速度确定。
当前时刻定位数据确定模块33，用于根据目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。
本申请提供的实时定位时间同步装置，首先将非惯性传感器采集并发送来的定位数据按发送时间排序，将排序后的定位数据作为目标定位数据队列，接着获取目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，最后根据目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。通过本申请提供的实时定位时间同步装置可获得当前时刻的定位数据，从而基于该当前时刻的定位数据能够对智能驾驶车辆进行实时精准定位。
在一种可能的实现方式中，本申请提供的实时定位时间同步装置中排序模块31和当前时刻定位数据确定模块33采用20HZ信号传输，高频定位相关数据获取模块32采用100HZ信号输出，从而当前时刻定位数据确定模块33确定当前时刻的定位数据后，可以反馈至高频定位相关数据获取模块32，以通过高频定位相关数据获取模块32将当前时刻的定位数据输出出来。
在一种可能的实现方式中，本申请实施例提供的实时定位时间同步装置还可以包括：截取模块。
截取模块，用于从排序后的定位数据中截取发送时间处于预设时间区间内的定位数据段，将截取出的定位数据段作为目标定位数据队列。
其中，预设时间区间的结束时间为当前时刻，预设时间区间的起始时间根据预设时间区间的区间时长确定。
在一种可能的实现方式中，本申请实施例提供的实时定位时间同步装置还可以包括：高频定位数据增量确定模块。
高频定位数据增量确定模块，用于：获取惯性传感器在该定位数据的后一定位数据的发送时间采集的角速度和加速度；根据角速度和加速度，确定位置增量、姿态增量和速度增量，确定出的位置增量、姿态增量和速度增量作为该定位数据对应的高频定位数据增量。
在一种可能的实现方式中，上述当前时刻定位数据确定模块可以包括：补偿后定位数据确定单元和当前时刻定位数据确定单元。
补偿后定位数据确定单元，用于确定目标定位数据队列中每个定位数据对应的补偿后定位数据。
其中，目标定位数据队列中首个定位数据对应的补偿后定位数据根据该首个定位数据和该首个定位数据对应的高频定位数据确定，目标定位数据队列中非首个定位数据对应的补偿后定位数据根据该非首个定位数据、该非首个定位数据的前一定位数据对应的补偿后定位数据和该非首个定位数据的前一定位数据对应的高频定位数据增量确定。
当前时刻定位数据确定单元，用于根据目标定位数据队列中最后一个定位数据对应的补偿后定位数据和该最后一个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。
在一种可能的实现方式中，上述补偿后定位数据确定单元可以包括：遍历单元、第一融合单元和第二融合单元。
遍历单元，用于依次遍历目标定位数据队列中的定位数据：
若当前遍历到的定位数据为目标定位数据队列中的首个定位数据，则执行第一融合单元；
若当前遍历到的定位数据不为目标定位数据队列中的首个定位数据，则执行第二融合单元。
第一融合单元，用于将该首个定位数据与该首个定位数据对应的高频定位数据进行融合补偿，得到该首个定位数据对应的补偿后定位数据。
第二融合单元，用于将该定位数据与该定位数据的前一定位数据对应的递推后定位数据进行融合补偿，得到该定位数据对应的补偿后定位数据。
其中，一定位数据对应的递推后定位数据根据该定位数据对应的补偿后定位数据和高频定位数据增量确定。
本申请实施例还提供了一种实时定位时间同步设备。可选的，图4示出了实时定位时间同步设备的硬件结构框图，参照图4，该实时定位时间同步设备的硬件结构可以包括：至少一个处理器401，至少一个通信接口402，至少一个存储器403和至少一个通信总线404；
在本申请实施例中，处理器401、通信接口402、存储器403、通信总线404的数量为至少一个，且处理器401、通信接口402、存储器403通过通信总线404完成相互间的通信；
处理器401可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路等；
存储器403可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)等，例如至少一个磁盘存储器；
其中，存储器403存储有程序，处理器401可调用存储器403存储的程序，所述程序用于：
将非惯性传感器采集并发送来的定位数据按发送时间排序，将排序后的定位数据作为目标定位数据队列；
获取目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，其中，一定位数据对应的高频定位数据为该定位数据的发送时间下的高频定位数据，一定位数据对应的高频定位数据增量根据惯性传感器采集的角速度和加速度确定；
根据目标定位数据队列、目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
本申请实施例还提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述实时定位时间同步方法。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种实时定位时间同步方法，其特征在于，包括：
将非惯性传感器采集并发送来的定位数据按发送时间排序，将排序后的定位数据作为目标定位数据队列；
获取所述目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，其中，一定位数据对应的高频定位数据为该定位数据的发送时间下的高频定位数据，一定位数据对应的高频定位数据增量根据惯性传感器采集的角速度和加速度确定；
根据所述目标定位数据队列、所述目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。
2.根据权利要求1所述的实时定位时间同步方法，其特征在于，还包括：
从所述排序后的定位数据中截取发送时间处于预设时间区间内的定位数据段，将截取出的定位数据段作为所述目标定位数据队列；
其中，所述预设时间区间的结束时间为当前时刻，所述预设时间区间的起始时间根据所述预设时间区间的区间时长确定。
3.根据权利要求1所述的实时定位时间同步方法，其特征在于，确定一定位数据对应的高频定位数据增量的过程包括：
获取惯性传感器在该定位数据的后一定位数据的发送时间采集的角速度和加速度；
根据所述角速度和加速度，确定位置增量、姿态增量和速度增量，确定出的所述位置增量、所述姿态增量和所述速度增量作为该定位数据对应的高频定位数据增量。
4.根据权利要求1所述的实时定位时间同步方法，其特征在于，所述根据所述目标定位数据队列、所述目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据，包括：
确定所述目标定位数据队列中每个定位数据对应的补偿后定位数据，其中，所述目标定位数据队列中首个定位数据对应的补偿后定位数据根据该首个定位数据和该首个定位数据对应的高频定位数据确定，所述目标定位数据队列中非首个定位数据对应的补偿后定位数据根据该非首个定位数据、该非首个定位数据的前一定位数据对应的补偿后定位数据和该非首个定位数据的前一定位数据对应的高频定位数据增量确定；
根据所述目标定位数据队列中最后一个定位数据对应的补偿后定位数据和该最后一个定位数据对应的高频定位数据增量，确定所述当前时刻的定位数据。
5.根据权利要求4所述的实时定位时间同步方法，其特征在于，所述确定所述目标定位数据队列中每个定位数据对应的补偿后定位数据，包括：
依次遍历所述目标定位数据队列中的定位数据：
若当前遍历到的定位数据为所述目标定位数据队列中的首个定位数据，则将该首个定位数据与该首个定位数据对应的高频定位数据进行融合补偿，得到该首个定位数据对应的补偿后定位数据；
若当前遍历到的定位数据不为所述目标定位数据队列中的首个定位数据，则将该定位数据与该定位数据的前一定位数据对应的递推后定位数据进行融合补偿，得到该定位数据对应的补偿后定位数据，其中，一定位数据对应的递推后定位数据根据该定位数据对应的补偿后定位数据和高频定位数据增量确定。
6.一种实时定位时间同步装置，其特征在于，包括：排序模块、高频定位相关数据获取模块和当前时刻定位数据确定模块；
所述排序模块，用于将非惯性传感器采集并发送来的定位数据按发送时间排序，将排序后的定位数据作为目标定位数据队列；
所述高频定位相关数据获取模块，用于获取所述目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，其中，一定位数据对应的高频定位数据为该定位数据的发送时间下的高频定位数据，一定位数据对应的高频定位数据增量根据惯性传感器采集的角速度和加速度确定；
所述当前时刻定位数据确定模块，用于根据所述目标定位数据队列、所述目标定位数据队列中首个定位数据对应的高频定位数据，以及每个定位数据对应的高频定位数据增量，确定当前时刻的定位数据。
7.根据权利要求6所述的实时定位时间同步装置，其特征在于，还包括：截取模块；
所述截取模块，用于从所述排序后的定位数据中截取发送时间处于预设时间区间内的定位数据段，将截取出的定位数据段作为所述目标定位数据队列；
其中，所述预设时间区间的结束时间为当前时刻，所述预设时间区间的起始时间根据所述预设时间区间的区间时长确定。
8.根据权利要求6所述的实时定位时间同步装置，其特征在于，还包括：高频定位数据增量确定模块；
所述高频定位数据增量确定模块，用于：获取惯性传感器在该定位数据的后一定位数据的发送时间采集的角速度和加速度；根据所述角速度和加速度，确定位置增量、姿态增量和速度增量，确定出的所述位置增量、所述姿态增量和所述速度增量作为该定位数据对应的高频定位数据增量。
9.根据权利要求6所述的实时定位时间同步装置，其特征在于，所述当前时刻定位数据确定模块，包括：补偿后定位数据确定单元和当前时刻定位数据确定单元；
所述补偿后定位数据确定单元，用于确定所述目标定位数据队列中每个定位数据对应的补偿后定位数据，其中，所述目标定位数据队列中首个定位数据对应的补偿后定位数据根据该首个定位数据和该首个定位数据对应的高频定位数据确定，所述目标定位数据队列中非首个定位数据对应的补偿后定位数据根据该非首个定位数据、该非首个定位数据的前一定位数据对应的补偿后定位数据和该非首个定位数据的前一定位数据对应的高频定位数据增量确定；
所述当前时刻定位数据确定单元，用于根据所述目标定位数据队列中最后一个定位数据对应的补偿后定位数据和该最后一个定位数据对应的高频定位数据增量，确定所述当前时刻的定位数据。
10.根据权利要求9所述的实时定位时间同步装置，其特征在于，所述补偿后定位数据确定单元，包括：遍历单元、第一融合单元和第二融合单元；
所述遍历单元，用于依次遍历所述目标定位数据队列中的定位数据：
若当前遍历到的定位数据为所述目标定位数据队列中的首个定位数据，则执行所述第一融合单元；
若当前遍历到的定位数据不为所述目标定位数据队列中的首个定位数据，则执行所述第二融合单元；
所述第一融合单元，用于将该首个定位数据与该首个定位数据对应的高频定位数据进行融合补偿，得到该首个定位数据对应的补偿后定位数据；
所述第二融合单元，用于将该定位数据与该定位数据的前一定位数据对应的递推后定位数据进行融合补偿，得到该定位数据对应的补偿后定位数据，其中，一定位数据对应的递推后定位数据根据该定位数据对应的补偿后定位数据和高频定位数据增量确定。
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