CN113473118A - 数据的时间戳对齐方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种数据的时间戳对齐方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域，该方法包括：获取传感器组件按照第一数据采集频率采集的第一数据组，第一数据组包括第一数据采集时间和第一数据结果；获取相机按照第二数据采集频率采集的第二数据组，第二数据组包括第二数据采集时间和第二数据结果；基于第一数据采集时间和第二数据采集时间，对第一数据组和第二数据组进行数据的时间戳对齐；可以解决在相机的数据采集频率与传感器组件的数据采集频率不同时，无法进行数据融合或比较的问题；由于对同一数据采集时间，每组对齐后的数据组均具有对应的数据结果；因此，能够实现同一数据采集时间下，将来自于不同器件的数据进行融合或者对比。
Description
【技术领域】
本申请涉及一种数据的时间戳对齐方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。
【背景技术】
现有的清洁机器人往往具有环境识别，路径规划、地图构建等功能。此时，清洁机器人通常通过采集工作区域的环境数据，并对该环境数据进行分析处理，以实现相应的功能。
然而，清洁机器人采集环境数据的范围是有限的。基于此，工作区域还可以额外设置相机，该相机用于对清洁机器人进行监控。此时，将清洁机器人采集的环境数据与相机监控过程中采集的环境数据进行融合，以对融合后的环境数据进行分析，可以提高数据分析的准确性。
在清洁机器人与相机协同工作的场景下，由于清洁机器人上设置的传感器组件的数据采集频率与相机的数据采集频率不同，因此，在进行数据融合或对比时，可能无法获取到同一采集时间下清洁机器人采集的数据和相机采集的数据。因此，无法实现对清洁机器人采集的数据和相机采集的数据进行融合或对比。
【发明内容】
本申请提供了一种数据的时间戳对齐方法、装置、设备及存储介质，可以解决在相机与传感器组件数据采集频率不同时，无法进行数据融合或者比较的问题。本申请提供如下技术方案：
第一方面，提供一种数据的时间戳对齐方法，用于目标设备中，所述目标设备与清洁机器人和相机分别通信相连，所述清洁机器人与所述相机协同工作；所述清洁机器人上安装有传感器组件，所述传感器组件的第一数据采集频率与所述相机的第二数据采集频率不同，所述方法包括：
获取所述传感器组件按照所述第一数据采集频率采集的第一数据组，所述第一数据组包括第一数据采集时间和每个第一数据采集时间对应的第一数据结果；
获取所述相机按照所述第二数据采集频率采集的第二数据组，所述第二数据组包括第二数据采集时间和每个第二数据采集时间对应的第二数据结果；
基于所述第一数据采集时间和所述第二数据采集时间，对所述第一数据组和所述第二数据组进行数据的时间戳对齐，得到对齐后的两组数据组；对于同一数据采集时间，每组对齐后的数据组均具有所述数据采集时间对应的数据结果。
可选地，所述基于所述第一数据采集时间和第二数据采集时间，对所述第一数据组和所述第二数据组进行数据的时间戳对齐，得到对齐后的两组数据组，包括：
确定所述第二数据组对应的数据表征曲线，所述数据表征曲线用于表示所述第二数据结果随所述第二数据采集时间变化的趋势；
在所述数据表征曲线中确定每个第一数据采集时间对应的数据结果，得到更新后的第二数据组，所述对齐后的两组数据组包括所述第一数据组和所述更新后的第二数据组。
可选地，所述确定所述第二数据组对应的数据表征曲线，包括：
在所述传感器组件的数据采集特性和所述相机的数据采集特性满足预设要求的情况下，确定所述第二数据组对应的数据表征曲线，所述数据采集特性用于指示数据采集的稳定程度和/或速度。
可选地，所述传感器组件的数据采集特性包括所述第一数据采集频率，所述相机的数据采集特性包括所述第二数据采集频率；
所述预设要求包括：所述第一数据采集频率大于所述第二数据采集频率，和/或，所述第一数据采集频率的稳定程度大于所述第二数据采集频率的稳定程度。
可选地，所述确定所述第二数据组对应的数据表征曲线，包括：
使用样条插值算法生成所述第二数据组的样条曲线，得到所述数据表征曲线。
可选地，所述确定所述第二数据组对应的数据表征曲线，包括：
使用曲线拟合算法生成所述第二数据组的拟合曲线，得到所述数据表征曲线。
可选地，所述方法还包括：
对所述清洁机器人和所述相机进行时间同步。
第二方面，提供一种数据的时间戳对齐装置，用于目标设备中，所述目标设备与清洁机器人和相机分别通信相连，所述清洁机器人与所述相机协同工作；所述清洁机器人上安装有传感器组件，所述传感器组件的第一数据采集频率与所述相机的第二数据采集频率不同，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取所述传感器组件按照所述第一数据采集频率采集的第一数据组，所述第一数据组包括第一数据采集时间和每个第一数据采集时间对应的第一数据结果；
第二获取模块，用于获取所述相机按照所述第二数据采集频率采集的第二数据组，所述第二数据组包括第二数据采集时间和每个第二数据采集时间对应的第二数据结果；
时间戳对齐模块，用于基于所述第一数据采集时间和所述第二数据采集时间，对所述第一数据组和所述第二数据组进行数据的时间戳对齐，得到对齐后的两组数据组；对于同一数据采集时间，每组对齐后的数据组均具有所述数据采集时间对应的数据结果。
第三方面，提供一种目标设备，所述设备包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序，所述程序由所述处理器加载并执行以实现第一方面提供的数据的时间戳对齐方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有程序，所述程序被处理器执行时用于实现第一方面提供的数据的时间戳对齐方法。
本申请的有益效果至少包括：通过获取传感器组件按照第一数据采集频率采集的第一数据组，第一数据组包括第一数据采集时间和每个第一数据采集时间对应的第一数据结果；获取相机按照第二数据采集频率采集的第二数据组，第二数据组包括第二数据采集时间和每个第二数据采集时间对应的第二数据结果；基于第一数据采集时间和第二数据采集时间，对第一数据组和第二数据组进行数据的时间戳对齐，得到对齐后的两组数据组；对于同一数据采集时间，每组对齐后的数据组均具有数据采集时间对应的数据结果；可以解决在相机的数据采集频率与传感器组件的数据采集频率不同时，无法进行数据融合或者比较的问题；由于对于同一数据采集时间，每组对齐后的数据组均具有该数据采集时间对应的数据结果；因此，能够实现同一数据采集时间下，将来自于不同器件的数据进行融合或者对比。
另外，若相机的数据采集频率不稳定，则在使用第一数据组计算数据表征曲线，以对第一数据组中的数据进行更新时，得到的更新后的第一数据组通常不稳定。这样，会影响后续数据融合或比较的准确性。而本实施例中，在第一数据采集频率比第二数据采集频率稳定时，获取第二数据组对应的数据表征曲线，可以使得目标设备按照采集频率稳定较差的数据组生成数据表征曲线，然后按照采集频率稳定较好的数据采集时间从该数据表征曲线上确定数据结果，可以提高更新后的数据结果的稳定性。
另外，若相机的数据采集频率较低，则在使用第一数据组计算数据表征曲线，以对第一数据组中的数据进行更新时，得到的更新后的第一数据组通常较少。这样，在将对齐后的数据组进行融合或比较时，由于数据量较少，会降低融合或比较的准确性。而本实施例中，通过在数据采集特性满足第一数据采集频率大于第二数据采集频率时，获取第二数据组对应的数据表征曲线；可以使得目标设备按照采集频率较小的数据组生成数据表征曲线，然后按照采集频率较大的数据采集时间从该数据表征曲线上确定数据结果，可以增加更新后的数据结果的数量，从而提高后续数据融合或比较的准确性。
另外，对清洁机器人和相机的时间进行同步，能够避免相机和传感器组件在时间机制不同的情况下，对数据进行时间戳对齐或仍然存在误差的问题，能够进一步提高数据融合或比较的准确性。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本申请的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
【附图说明】
图1是本申请一个实施例提供的清洁机器人的工作系统的结构示意图；
图2是本申请一个实施例提供的数据的时间戳对齐系统的结构示意图；
图3是本申请一个实施例提供的数据的时间戳对齐方法的流程图；
图4是本申请一个实施例提供的数据的时间戳对齐装置的框图；
图5是本申请一个实施例提供的目标设备的框图。
【具体实施方式】
下面结合附图和实施例，对本申请的具体实施方式做进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。
首先，对本申请设计的若干名词进行介绍。
时间戳：是使用数字签名技术产生的数据。时间戳能够表示一份数据在一个特定时间点已经存在。换言之，时间戳可以用于标识数据的获取时间。
传统的清洁机器人上通常设置有传感器组件来采集当前工作区域的环境数据。传感器组件包括但不限于激光雷达传感器、避障传感器、测距传感器、视觉传感器等，本实施例不对该传感器的类型一一列举。清洁机器人基于传感器组件采集到的环境数据可以实现工作区域的地图构建、避障、路径规划、目标识别等功能。
然而，清洁机器人上安装的传感器组件的传感范围往往较小、且采集数据的姿态固定，因此，在利用传感器组件采集到的环境数据实现相应功能时，可能由于对环境数据的分析不够准确，导致实现相应功能的效果较差的问题。
基于此，参考图1，本申请中提出一种清洁机器人的工作系统，该工作系统包括清洁机器人10和相机20，其中，清洁机器人10和相机20均设置在同一工作区域内。相机20的安装高度高于清洁机器人10的设备高度，这样，在清洁机器人10上安装有传感器组件时，相机20可以以与该传感器组件的采集姿态不同的姿态对工作区域的环境数据进行采集。之后，将相机20采集的环境数据与自身采集的环境数据相融合，使用融合后的环境数据进行分析，从而提高相应功能的实现效果。
但是，由于相机20的数据采集频率不稳定，并且清洁机器人10上设置的传感器组件的数据采集频率与相机20的数据采集频率可能不同，因此，在进行数据融合或对比时，可能无法获取到同一采集时间下清洁机器人10采集的数据和相机20采集的数据，导致无法对清洁机器人10采集的数据和相机20采集的数据进行融合或者对比的问题。
比如：在清洁机器人10和相机20开始工作时间相同的情况下，假设清洁机器人10上设置的传感器组件的数据采集频率为50Hz、相机20的数据采集频率为20Hz，可能存在某些时刻传感器组件采集到数据，而相机没有采集到数据的情况。如：在第0.1秒时，传感器组件和相机均采集到数据，而在第0.12秒时只有传感器组件采集到数据。
基于上述技术问题，本实施例提供了一种数据的时间戳对齐系统和方法，下面对该系统和方法分别进行介绍。
图2是本申请一个实施例提供的数据的时间戳对齐系统的结构示意图。本实施例以该系统用于图1所示的工作系统中为例进行说明。换言之，本实施例提供的数据的时间戳对齐系统用于对图1所示的工作系统中的相机20采集的数据和清洁机器人10采集的数据进行时间戳对齐。如图2所示，数据的时间戳对齐系统至少包括：清洁机器人10、相机20和目标设备30。
可选地，清洁机器人10可以是扫地机、拖地机或者洗拖一体机等具有自移动功能的设备，本实施例不对清洁机器人10的设备类型作限定。
清洁机器人10上设置有传感器组件101和控制组件102。
控制组件102用于对清洁机器人10进行控制，比如：控制清洁机器人10的开启、关闭、移动路径以及传感器组件101的开启和关闭等，本实施例不对控制组件102具有的控制功能作限定。
控制组件102可以为单片机控制器(Microcontroller Unit，MCU)，或者是其它具有计算和处理功能的控制器，本实施例不对控制组件102的实现方式作限定。
控制组件102与传感器组件101相连。传感器组件101用于基于第一数据采集频率采集数据，得到第一数据组。其中，第一数据组包括第一数据采集时间和每个第一数据采集时间对应的第一数据结果。
第一数据结果的类型与采集该第一数据结果的传感器组件的类型有关。比如：在传感器组件101为惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)时，第一数据结果为清洁机器人的位姿数据。又比如：在传感器组件101为陀螺仪时，第一数据结果为清洁机器人的角速度数据。
在实际实现时，清洁机器人上还可以根据工作需要安装有其它类型的传感器组件，比如：避障传感器、距离传感器、激光雷达传感器等，本实施例在此不再一一列举。
可选地，第一数据采集时间可以用传感器组件101每次采集到第一数据结果时对应的时间戳表示；或者也可以通过时间戳和世界标准时间(Universal Time Coordinated，UTC)来表示；或者还可以通过世界标准时间来表示，本实施例不对第一数据采集时间的表示方式作限定。
其中，UTC是在时刻上尽量接近于世界时的一种时间计量系统。
示意性地，传感器组件101采用的时间机制为控制组件102的时间机制。即，第一数据采集时间是在控制组件102的时间机制下确定的时间。比如：在控制组件102为MCU时，第一数据采集时间可以是MCU时间戳。
可选地，图1中以清洁机器人的数量为一个为例进行说明，在实际实现时，清洁机器人的数量可以为一个或者至少两个，本实施例不对清洁机器人的数量作限定。
相机20用于采集工作区域的图像信息。相机20可以是摄像机、照相机或者是具有拍摄功能和其它功能的终端，比如：手机、平板电脑等终端，本实施例不对相机20的实现方式作限定。
相机20用于按照第二数据采集频率对工作区域的图像信息进行采集，得到第二数据组。第二数据组包括第二数据采集时间和每个第二数据采集时间对应的第二数据结果。每个第二数据结果为在对应的第二数据采集时间采集到的图像信息。
可选地，第二数据采集时间可以用相机20采集到对应的第二数据结果时的时间戳表示；或者也可以通过该时间戳和采集到该第二数据结果时的UTC来表示；或者还可以仅通过UTC来表示；本实施例不对第二数据采集时间的表示方式作限定。
可选地，图1中以相机20的数量为一个为例进行说明，在实际实现时，相机20的数量可以为一个或者至少两个，本实施例不对相机20的数量作限定。
目标设备30分别与相机20和清洁机器人10通信相连。可选地，目标设备30可以实现为与清洁机器人和相机相独立的设备，比如：计算机、平板电脑、笔记本电脑、手机等；或者，实现为清洁机器人10或者相机20，本实施例不对目标设备的实现方式作限定。
目标设备30基于与相机20之间的通信连接，可以获取到相机20采集的第二数据组；基于与传感器组件101之间的通信连接，可以获取到传感器组件101采集的第一数据组。
目标设备30用于：获取传感器组件按照第一数据采集频率采集的第一数据组；获取相机按照第二数据采集频率采集的第二数据组；基于第一数据采集时间和第二数据采集时间，对第一数据组和第二数据组进行数据的时间戳对齐，得到对齐后的两组数据组；对于同一数据采集时间，每组对齐后的数据组均具有该数据采集时间对应的数据结果。
本实施例中，通过在获取到第一数据组和第二数据组后，对第一数据组和第二数据组进行数据的时间戳对齐，这样，对于同一数据采集时间，每组对齐后的数据组均具有该数据采集时间对应的数据结果；能够实现同一数据采集时间下，将来自于不同器件的数据进行融合或者对比。
基于图2所示的数据的时间戳对齐系统，下面对本申请提供的数据的时间戳对齐方法进行介绍。
图3是本申请一个实施例提供的数据的时间戳对齐方法的流程图，本实施例以该方法用于图2的数据的时间戳对齐系统的目标设备30中为例进行说明，该方法至少包括以下几个步骤：
步骤301，获取传感器组件按照第一数据采集频率采集的第一数据组，第一数据组包括第一数据采集时间和每个第一数据采集时间对应的第一数据结果。
第一数据采集时间与第一数据结果一一对应。
步骤302，获取相机按照第二数据采集频率采集的第二数据组，第二数据组包括第二数据采集时间和每个第二数据采集时间对应的第二数据结果。
第二数据采集时间与第二数据结果一一对应。
步骤303，基于第一数据采集时间和第二数据采集时间，对第一数据组和第二数据组进行数据的时间戳对齐，得到对齐后的两组数据组；对于同一数据采集时间，每组对齐后的数据组均具有数据采集时间对应的数据结果。
可选地，基于第一数据采集时间和第二数据采集时间，对第一数据组和第二数据组进行数据的时间戳对齐，得到对齐后的两组数据组，包括：使用第一数据组和第二数据组中的一组数据组计算数据表征曲线，在数据表征曲线中确定另一组数据组中的数据采集时间对应的数据结果，得到更新后的一组数据组。
其中，数据表征曲线用于表示数据结果随数据采集时间变化趋势。
可选地，用于计算数据表征曲线的一组数据组可以是第一数据组，或者也可以是第二数据组。
与清洁机器人上的传感器组件相比，若相机的数据采集频率不稳定，则在使用第一数据组计算数据表征曲线，以对第一数据组中的数据进行更新时，得到的更新后的第一数据组通常不稳定。这样，会影响后续数据融合或比较的准确性。另外，若相机的数据采集频率较低，则在使用第一数据组计算数据表征曲线，以对第一数据组中的数据进行更新时，得到的更新后的第一数据组通常较少。这样，在将对齐后的数据组进行融合或比较时，由于数据量较少，会降低融合或比较的准确性。
基于上述技术问题，本实施例中，以使用第二数据组计算数据表征曲线为例进行说明。此时，基于第一数据采集时间和第二数据采集时间，对第一数据组和第二数据组进行数据的时间戳对齐，得到对齐后的两组数据组，包括：确定第二数据组对应的数据表征曲线；在数据表征曲线中确定每个第一数据采集时间对应的数据结果，得到更新后的第二数据组，对齐后的两组数据组包括第一数据组和更新后的第二数据组。
相应地，第二数据组对应的数据表征曲线用于表示第二数据结果随第二数据采集时间变化的趋势。
其中，更新后的第二数据组包括第一数据采集时间和更新后的第二数据结果。
本实施例中，在传感器组件的数据采集特性和相机的数据采集特性满足预设要求的情况下，目标设备执行确定第二数据组对应的数据表征曲线的步骤。此时，在确定第二数据组对应的数据表征曲线之前，目标设备还可以确定传感器组件的数据采集特性和相机的数据采集特性是否满足预设要求。
其中，数据采集特性用于指示数据采集的稳定程度和/或速度。
数据采集频率的稳定程度用于指示数据采集频率保持不变的时长。稳定程度与数据采集频率保持不变的时长呈正相关关系。即，数据采集频率的稳定程度越高，则数据采集频率保持不变的时长越长。
在一个示例中，传感器组件的数据采集特性包括第一数据采集频率，相机的数据采集特性包括第二数据采集频率。
相应地，预设要求包括第一数据采集频率大于第二数据采集频率，和/或，第一数据采集频率的稳定程度大于第二数据采集频率的稳定程度。
在其它示例中，传感器组件的数据采集特性还包括是传感器组件的器件标识，相机的数据采集特性还可以是相机的器件标识。此时，目标设备中还存储有不同器件的器件标识与数据采集的稳定程度之间的第一对应关系，和/或，不同器件的器件标识与数据采集频率之间的第二对应关系。在目标设备存储有第一对应关系的情况下，预设要求包括第一数据采集频率的稳定程度大于第二数据采集频率的稳定程度；在目标设备存储有第二对应关系的情况下，预设要求包括第一数据采集频率大于第二数据采集频率。
其中，器件标识可以为器件(传感器组件或者相机)的型号、或者设备号等，该器件标识可以是在器件与目标设备建立通信连接时，向目标设备发送的，本实施例不对目标设备获取器件标识的时机作限定。
比如：第一对应关系参考下表一所示，第二对应关系参考下表二所示。根据表一可知，惯性传感器101和视觉传感器123的稳定性较高。根据表二可知，惯性传感器101的数据采集频率最大。其中，惯性传感器101和视觉传感器123为清洁机器人上的传感器组件，hk相机111为与清洁机器人协同工作的相机。结合表一和表二可知，传感器组件的第一数据采集频率大于相机的第二数据采集频率，且传感器组件的第一数据采集频率的稳定程度大于相机的第二数据采集频率的稳定程度，因此，传感器组件的数据采集特性和相机的数据采集特性是否满足预设要求。之后，目标设备确定相机采集的第二数据组对应的数据表征曲线；在数据表征曲线中确定每个第一数据采集时间对应的数据结果，得到更新后的第二数据组。
表一：
| 器件标识 | 数据采集的稳定程度 |
| hk相机111 | 不稳定 |
| 视觉传感器123 | 稳定 |
| 惯性传感器101 | 稳定 |
表二：
| 器件标识 | 数据采集频率 |
| hk相机111 | 10～20帧/秒 |
| 视觉传感器123 | 30帧/秒 |
| 惯性传感器101 | 50Hz |
在实际实现时，数据采集特性也可以是其它可以指示数据采集频率和/或数据采集的稳定程度的参数，本实施例不对数据采集特性的实现方式作限定。
可选地，在传感器组件的数据采集特性和相机的数据采集特性不满足预设要求时，目标设备可以使用第二数据组计算第二数据组对应的数据表征曲线，或者也可以使用第一数据组计算第一数据组对应的数据表征曲线，本实施例不对数据采集特性不满足预设要求时生成数据表征曲线的方式作限定。
可选地，计算数据表征曲线包括但不限于以下几种方法：
第一种：使用样条插值算法生成第二数据组的样条曲线，得到第二数据组对应的数据表征曲线。此时，样条曲线即为数据表征曲线。
使用样条插值算法得到的样条曲线会经过第二数据组中的各个第二数据结果。其中，样条插值算法包括但不限于：基样条(Basis spline，B-spline)插值算法、贝塞尔插值(bezier)算法等，本实施例不对样条插值算法的实现方式作限定。
第二种：使用曲线拟合算法生成第二数据组的拟合曲线，得到数据表征曲线。此时，拟合曲线即为数据表征曲线。
使用曲线拟合算法得到的拟合曲线不一定经过第二数据组中的各个第二数据结果。
其中，曲线拟合算法可以是最小二乘法(least squares)。
由于在第二数据组中第二数据结果的数量较多时，使用样条插值算法生成样条曲线可能出现龙格现象。基于此，在第二数据组中第二数据结果的数量大于数量阈值时，目标设备可以使用第二种方式生成数据表征曲线；在第二数据组中第二数据结果的数量小于或等于数量阈值时，目标设备可以使用第一种方式生成数据表征曲线。
在相机和传感器组件的时间不同步的情况下，即使相机的第二数据采集时间和传感器组件的第一数据采集时间相同，但由于相机的时间机制和传感器组件的时间机制不同，会导致第二数据采集时间和第一数据采集时间对应在同一时间机制下的时间不同。此时，即使对所述第一数据组和所述第二数据组进行数据的时间戳对齐，对齐后的两组数据组仍然会存在误差。基于此，相机和传感器组件在采集第一数据组和第二数据组之前，对传感器组件和相机进行时间同步。
其中，对传感器组件和相机进行时间同步是指：使得传感器组件的时间机制和相机的时间机制相同。
综上所述，本实施例提供的数据的时间戳对齐方法，通过获取传感器组件按照第一数据采集频率采集的第一数据组，第一数据组包括第一数据采集时间和每个第一数据采集时间对应的第一数据结果；获取相机按照第二数据采集频率采集的第二数据组，第二数据组包括第二数据采集时间和每个第二数据采集时间对应的第二数据结果；基于第一数据采集时间和第二数据采集时间，对第一数据组和第二数据组进行数据的时间戳对齐，得到对齐后的两组数据组；对于同一数据采集时间，每组对齐后的数据组均具有数据采集时间对应的数据结果；可以解决在相机的数据采集频率与传感器组件的数据采集频率不同时，无法进行数据融合或者比较的问题；由于对于同一数据采集时间，每组对齐后的数据组均具有该数据采集时间对应的数据结果；因此，能够实现同一数据采集时间下，将来自于不同器件的数据进行融合或者对比。
另外，若相机的数据采集频率不稳定，则在使用第一数据组计算数据表征曲线，以对第一数据组中的数据进行更新时，得到的更新后的第一数据组通常不稳定。这样，会影响后续数据融合或比较的准确性。而本实施例中，在第一数据采集频率比第二数据采集频率稳定时，获取第二数据组对应的数据表征曲线，可以使得目标设备按照采集频率稳定较差的数据组生成数据表征曲线，然后按照采集频率稳定较好的数据采集时间从该数据表征曲线上确定数据结果，可以提高更新后的数据结果的稳定性。
另外，若相机的数据采集频率较低，则在使用第一数据组计算数据表征曲线，以对第一数据组中的数据进行更新时，得到的更新后的第一数据组通常较少。这样，在将对齐后的数据组进行融合或比较时，由于数据量较少，会降低融合或比较的准确性。而本实施例中，通过在数据采集特性满足第一数据采集频率大于第二数据采集频率时，获取第二数据组对应的数据表征曲线；可以使得目标设备按照采集频率较小的数据组生成数据表征曲线，然后按照采集频率较大的数据采集时间从该数据表征曲线上确定数据结果，可以增加更新后的数据结果的数量，从而提高后续数据融合或比较的准确性。
另外，对清洁机器人和相机的时间进行同步，能够避免相机和传感器组件在时间机制不同的情况下，对数据进行时间戳对齐或仍然存在误差的问题，能够进一步提高数据融合或比较的准确性。
可选地，由于相机的采集范围通常大于传感器的采集范围，且使用相机采集的图像信息计算得到的数据结果通常比较准确。因此，在进行数据的时间戳对齐后，可以使用相机对应的数据组来确定传感器的采集精度。即将相机对应的数据组作为真值数据，来确定传感器的采集精度。
具体地，基于上述实施例，在步骤303之后，还包括：计算对齐后的两组数据组中相机对应的数据组与传感器组件对应的数据组之间的均方误差；在均方误差小于预设阈值时，确定传感器组件的采集精度符合要求；在均方误差大于或等于预设阈值时，确定传感器组件的采集精度不符合要求。
本实施例中，通过计算相机对应的数据组与传感器组件对应的数据组之间的均方误差，来确定传感器组件的采集精度是否符合要求，能够确定出不同传感器的采集精度，从而确定出不同传感器的效果。
图4是本申请一个实施例提供的数据的时间戳对齐装置的框图。本实施例以该装置用于图2所述的目标设备30中为例进行说明，该装置至少包括以下几个模块第一获取模块410、第二获取模块420和时间戳对齐模块430。
第一获取模块410，用于获取所述传感器组件按照所述第一数据采集频率采集的第一数据组，所述第一数据组包括第一数据采集时间和每个第一数据采集时间对应的第一数据结果；
第二获取模块420，用于获取所述相机按照所述第二数据采集频率采集的第二数据组，所述第二数据组包括第二数据采集时间和每个第二数据采集时间对应的第二数据结果；
时间戳对齐模块430，用于基于所述第一数据采集时间和所述第二数据采集时间，对所述第一数据组和所述第二数据组进行数据的时间戳对齐，得到对齐后的两组数据组；对于同一数据采集时间，每组对齐后的数据组均具有所述数据采集时间对应的数据结果。
相关细节参考上述方法实施例。
需要说明的是：上述实施例中提供的数据的时间戳对齐装置在进行数据的时间戳对齐时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将数据的时间戳对齐装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的数据的时间戳对齐装置与数据的时间戳对齐方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
图5是本申请一个实施例提供的目标设备的框图。该设备至少包括处理器501和存储器502。
处理器501可以包括一个或多个处理核心，比如：4核心处理器、8核心处理器等。处理器501可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器501也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器501可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器501还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器502可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器502还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器502中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器501所执行以实现本申请中方法实施例提供的数据的时间戳对齐方法。
在一些实施例中，目标设备还可选包括有：外围设备接口和至少一个外围设备。处理器501、存储器502和外围设备接口之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口相连。示意性地，外围设备包括但不限于：射频电路、触摸显示屏、音频电路、和电源等。
当然，目标设备还可以包括更少或更多的组件，本实施例对此不作限定。
可选地，本申请还提供有一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，所述程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的数据的时间戳对齐方法。
可选地，本申请还提供有一种计算机产品，该计算机产品包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，所述程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的数据的时间戳对齐方法。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种数据的时间戳对齐方法，其特征在于，用于目标设备中，所述目标设备与清洁机器人和相机分别通信相连，所述清洁机器人与所述相机协同工作；所述清洁机器人上安装有传感器组件，所述传感器组件的第一数据采集频率与所述相机的第二数据采集频率不同，所述方法包括：
获取所述传感器组件按照所述第一数据采集频率采集的第一数据组，所述第一数据组包括第一数据采集时间和每个第一数据采集时间对应的第一数据结果；
获取所述相机按照所述第二数据采集频率采集的第二数据组，所述第二数据组包括第二数据采集时间和每个第二数据采集时间对应的第二数据结果；
基于所述第一数据采集时间和所述第二数据采集时间，对所述第一数据组和所述第二数据组进行数据的时间戳对齐，得到对齐后的两组数据组；对于同一数据采集时间，每组对齐后的数据组均具有所述数据采集时间对应的数据结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一数据采集时间和第二数据采集时间，对所述第一数据组和所述第二数据组进行数据的时间戳对齐，得到对齐后的两组数据组，包括：
确定所述第二数据组对应的数据表征曲线，所述数据表征曲线用于表示所述第二数据结果随所述第二数据采集时间变化的趋势；
在所述数据表征曲线中确定每个第一数据采集时间对应的数据结果，得到更新后的第二数据组，所述对齐后的两组数据组包括所述第一数据组和所述更新后的第二数据组。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二数据组对应的数据表征曲线，包括：
在所述传感器组件的数据采集特性和所述相机的数据采集特性满足预设要求的情况下，确定所述第二数据组对应的数据表征曲线，所述数据采集特性用于指示数据采集的稳定程度和/或速度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述传感器组件的数据采集特性包括所述第一数据采集频率，所述相机的数据采集特性包括所述第二数据采集频率；
所述预设要求包括：所述第一数据采集频率大于所述第二数据采集频率，和/或，所述第一数据采集频率的稳定程度大于所述第二数据采集频率的稳定程度。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二数据组对应的数据表征曲线，包括：
使用样条插值算法生成所述第二数据组的样条曲线，得到所述数据表征曲线。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述第二数据组对应的数据表征曲线，包括：
使用曲线拟合算法生成所述第二数据组的拟合曲线，得到所述数据表征曲线。
7.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对所述清洁机器人和所述相机进行时间同步。
8.一种数据的时间戳对齐装置，其特征在于，用于目标设备中，所述目标设备与清洁机器人和相机分别通信相连，所述清洁机器人与所述相机协同工作；所述清洁机器人上安装有传感器组件，所述传感器组件的第一数据采集频率与所述相机的第二数据采集频率不同，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取所述传感器组件按照所述第一数据采集频率采集的第一数据组，所述第一数据组包括第一数据采集时间和每个第一数据采集时间对应的第一数据结果；
第二获取模块，用于获取所述相机按照所述第二数据采集频率采集的第二数据组，所述第二数据组包括第二数据采集时间和每个第二数据采集时间对应的第二数据结果；
时间戳对齐模块，用于基于所述第一数据采集时间和所述第二数据采集时间，对所述第一数据组和所述第二数据组进行数据的时间戳对齐，得到对齐后的两组数据组；对于同一数据采集时间，每组对齐后的数据组均具有所述数据采集时间对应的数据结果。
9.一种目标设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器；所述存储器中存储有程序，所述程序由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一项所述的数据的时间戳对齐方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序，所述程序被处理器执行时用于实现如权利要求1至7任一项所述的数据的时间戳对齐方法。
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| Publication Number | Publication Date |
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