当一辆自动驾驶汽车以60公里时速行驶时，10毫秒的传感器同步误差意味着车辆会“盲开”16.7厘米——这恰好是一个车道线的宽度。而今天，我们将用一块ZYNQ芯片，把误差缩小1000倍。
2025年初，某自动驾驶公司的测试车在雨天发生了一次“幽灵刹车”：车辆突然在空旷道路上急刹，原因是摄像头检测到“障碍物”时，毫米波雷达却显示“道路畅通”。事后分析发现，两个传感器数据的时间差达到了80毫秒——在这段时间里，车辆已经移动了1.3米。
这种传感器不同步问题不是软件算法能解决的。当摄像头、毫米波雷达、激光雷达各自以不同的频率、不同的延迟工作时，任何融合算法都是在试图拼接不同时刻的世界碎片。
而解决方案，正藏在ZYNQ芯片的可编程逻辑(PL)与处理系统(PS)的深度协同中。
01 L2+自动驾驶的“暗物质”：看不见的传感器时差
在自动驾驶系统中，传感器数据融合就像指挥一个交响乐团。如果小提琴手比大提琴手快半拍，再美妙的乐章也会变成噪音。当前L2+系统面临的根本挑战是：
- 摄像头：30-60Hz帧率，处理延迟20-50ms
- 毫米波雷达：10-20Hz，延迟5-10ms
- 激光雷达：10-20Hz，延迟10-30ms
- 定位系统：100Hz，延迟10-20ms
这些传感器各自
