Hardware-Free Event Cameras Temporal Synchronization Based on Event Density Alignment

📄 arXiv: 2507.04314v1 📥 PDF

作者: Wenxuan Li, Yan Dong, Shaoqiang Qiu, Bin Han

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-06

备注: 12 pages, 8 figures. Conference paper, International Conference on Intelligent Robotics and Applications 2024

期刊: ICIRA 2023. Lecture Notes in Computer Science(), vol 14273. Springer, Singapore

DOI: 10.1007/978-981-99-6498-7_6

💡 一句话要点

提出一种基于事件密度对齐的免硬件事件相机时间同步方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 事件相机 时间同步 事件密度 免硬件 多传感器融合

📋 核心要点

  1. 事件相机数据的时间偏移会影响多相机系统的性能，但硬件同步方法存在局限性，部分相机不支持。
  2. 该方法通过对齐不同事件相机的事件密度分布，估计时间偏移并进行同步，无需额外硬件。
  3. 实验结果表明，该方法在多种场景和相机型号下，能够实现亚毫秒级的同步精度。

📝 摘要（中文）

事件相机是一种新型传感器，用于捕捉场景的动态变化。由于触发和传输延迟等因素，多个事件相机采集的数据存在时间偏移，导致信息融合不准确。因此，需要对采集的数据进行同步，以克服潜在的时间偏移问题。硬件同步方法需要额外的电路，而某些型号的事件相机（例如CeleX5）不支持硬件同步。因此，本文提出了一种免硬件的事件相机同步方法。该方法通过最小化不同事件相机事件密度分布的差异来确定起始时间差，并通过调整时间戳来同步数据。实验表明，该方法在多种场景下，使用多种型号的事件相机，同步误差小于10ms。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多事件相机系统中的时间同步问题。由于硬件触发延迟和数据传输延迟等因素，不同事件相机采集到的数据存在时间偏移，这会严重影响后续的多传感器数据融合和三维重建等任务的精度。现有的硬件同步方法需要额外的电路支持，并且某些型号的事件相机并不支持硬件同步，因此适用性受限。

核心思路：该论文的核心思路是利用事件相机数据本身的特性，即事件密度分布，来估计不同相机之间的时间偏移。假设在同一场景下，不同事件相机记录到的事件密度分布应该具有相似性。通过最小化不同相机事件密度分布的差异，可以估计出它们之间的时间偏移。

技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 数据采集：使用多个事件相机同时采集同一场景的数据。2) 事件密度计算：对每个事件相机采集到的数据，计算其在不同时间窗口内的事件密度。3) 时间偏移估计：通过最小化不同事件相机事件密度分布的差异，估计它们之间的时间偏移。具体而言，可以使用互相关等方法来衡量密度分布的相似性。4) 数据同步：根据估计的时间偏移，调整每个事件相机的时间戳，从而实现数据同步。

关键创新：该方法最大的创新在于提出了一个完全免硬件的事件相机时间同步方案。它不需要额外的硬件电路支持，只需要利用事件相机自身的数据特性即可实现同步。这使得该方法可以应用于更广泛的事件相机型号，并且降低了系统的成本和复杂度。与传统的基于硬件的同步方法相比，该方法具有更高的灵活性和可扩展性。

关键设计：在事件密度计算方面，需要选择合适的时间窗口大小。时间窗口太小会导致密度估计不稳定，时间窗口太大则会降低同步的精度。在时间偏移估计方面，可以使用不同的相似性度量方法，例如互相关、均方误差等。论文中具体使用了哪种度量方法未知。此外，如何处理噪声和异常事件也是一个需要考虑的关键设计。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多种场景和多种型号的事件相机上均能实现有效的同步。在不同的实验条件下，同步误差均小于10ms。该结果表明，该方法具有较强的鲁棒性和泛化能力。具体的性能提升数据和对比基线未知，但10ms的同步精度对于许多应用来说已经足够。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要多事件相机协同工作的场景，例如自动驾驶、机器人导航、三维重建、运动捕捉等。通过提高多事件相机系统的时间同步精度，可以显著提升这些应用场景的性能和可靠性。此外，该方法无需额外硬件，降低了系统成本，更易于推广和应用。未来，该方法可以进一步扩展到更大规模的事件相机网络，实现更精确、更鲁棒的同步。

📄 摘要（原文）

Event cameras are a novel type of sensor designed for capturing the dynamic changes of a scene. Due to factors such as trigger and transmission delays, a time offset exists in the data collected by multiple event cameras, leading to inaccurate information fusion. Thus, the collected data needs to be synchronized to overcome any potential time offset issue. Hardware synchronization methods require additional circuits, while certain models of event cameras (e.g., CeleX5) do not support hardware synchronization. Therefore, this paper proposes a hardware-free event camera synchronization method. This method determines differences between start times by minimizing the dissimilarity of the event density distributions of different event cameras and synchronizes the data by adjusting timestamps. The experiments demonstrate that the method's synchronization error is less than 10ms under various senses with multiple models of event cameras.