Self-Assessment and Correction of Sensor Synchronization

要約

私たちは、回転運動に基づいて固定的に取り付けられたセンサーの同期を評価するアプローチを提案します。
スライディング ウィンドウ アプローチと組み合わせた関数類似性測定を使用することで、私たちのアプローチは時間とともに変化する時間オフセットを推定することができます。
さらに、推定されたオフセットにより、測定時に誤って割り当てられたタイムスタンプを修正することができます。
これにより、正確な測定タイムスタンプに大きく依存する追跡システムなど、自律型ソフトウェア スタックの後続のモジュールに対する同期の問題の影響が軽減されます。
さらに、不確実性の尺度に基づいた自己評価が導出され、修正戦略が説明されます。
私たちのアプローチは、さまざまなエラー パターンを含むモンテカルロ実験で評価されます。
結果は、私たちのアプローチが時間オフセットを正確に推定し、したがって同期の問題を検出して評価できることを示しています。
自律システムに対するアプローチの重要性をさらに理解するために、追跡システムにおける同期の不一致の影響をより詳細に調査し、提案したオフセット補正の有益な効果を実証します。

要約(オリジナル)

We propose an approach to assess the synchronization of rigidly mounted sensors based on their rotational motion. Using function similarity measures combined with a sliding window approach, our approach is capable of estimating time-varying time offsets. Further, the estimated offset allows the correction of erroneously assigned time stamps on measurements. This mitigates the effect of synchronization issues on subsequent modules in autonomous software stacks, such as tracking systems that heavily rely on accurate measurement time stamps. Additionally, a self-assessment based on an uncertainty measure is derived, and correction strategies are described. Our approach is evaluated with Monte Carlo experiments containing different error patterns. The results show that our approach accurately estimates time offsets and, thus, is able to detect and assess synchronization issues. To further embrace the importance of our approach for autonomous systems, we investigate the effect of synchronization inconsistencies in tracking systems in more detail and demonstrate the beneficial effect of our proposed offset correction.

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