我们将时间戳记作为姿势，图片和点数据的双精度值-它们并不总是对齐的-如何计算两个时间戳记之间的时间距离？是的，我知道如何减去两个双精度数，但我完全不确定增量与时间的对应关系。
最佳答案
我有一些有趣的时间戳数据，这些数据可以阐明您的问题，而没有完全回答。我一直在尝试将深度帧与图像帧匹配-就像很多人在此Tango标签下发布一样。我的数据不完全匹配，我认为我的投影矩阵和点重投影存在问题。然后，我检查了深度帧和图像帧上的时间戳，发现它们的时间间隔多达130毫秒。很多！即使只要有深度框，我都会获得最新的图像。所以我回去只测试时间戳数据。
我正在使用基于point-cloud-jni-example的代码在Native中工作。对于onXYZijAvailable（），onFrameAvailable（）和onPoseAvailable（）中的每一个，我都在转储时间信息。在XYZ和Frame情况下，我将返回的数据复制到静态缓冲区中以备后用。对于此测试，我忽略了缓冲的图像帧，并且在示例代码的常规OpenGL显示循环中显示XYZ深度数据。捕获的数据如下所示：
callback type : systime : timestamp : last pose
I/tango_jni_example( 3247): TM CLK Img 5.420798 110.914437 110.845522
I/tango_jni_example( 3247): TM CLK XYZ 5.448181 110.792470 110.845522
I/tango_jni_example( 3247): TM CLK Pose 5.454577 110.878850
I/tango_jni_example( 3247): TM CLK Img 5.458924 110.947708 110.878850
I/tango_jni_example( 3247): TM CLK Pose 5.468766 110.912178
系统时间是从每个回调内部运行的std :: chrono :: system_clock :: now（）开始的。 （由应用程序启动时的开始时间偏移。）时间戳是XYZij，图像或姿势结构的实际时间戳数据。对于深度和图像，我还列出了最新的姿势时间戳记（从服务开始到设备，给定的时间为0.0）。快速分析大约2分钟的样本数据会得出以下初步结论：
Pose data is captured at VERY regular intervals of 0.033328 seconds.
Depth data is captured at pretty regular intervals of 0.2 seconds.
Image data is captured at odd intervals
with 3 or 4 frames at 0.033 seconds
then 1 frame at about 0.100 seconds
often followed by a second frame with the same timestamp
(even though it is not reported until the next onFrameAvailable()?)
那是返回的结构中的实际时间戳数据。 “真实的？”两次回调之间经过的时间要多得多。即使姿态时间戳为0.033坚如磐石，姿态回调也会在0.010到0.079秒之间触发。图像（帧）回调在0.025和0.040之间触发4次，然后给出大约0.065的长时间停顿。这是在连续调用中返回带有相同时间戳的两个图像的地方。看来相机正在跳过一帧？
因此，要匹配深度，图像和姿势，您确实需要缓冲多个返回值及其相应的时间戳（环形缓冲区？），然后将它们匹配为您要用作主值的任何值。摆姿势时间最稳定。
注意：我尚未尝试获取特定“之间”时间的姿势，以查看返回的姿势是否在onPoseAvailable（）给定的值之间插值。
我有logcat文件和各种可用的awk摘录。我不确定如何发布那些（1000行）。