基于机器学习的角度传感器精度矫正方法

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于机器学习的角度传感器精度矫正方法，包括：采集角度传感器在每个维度下的待矫正参数；所述待矫正参数包括检测参数和环境运行参数；根据待矫正参数的周期性分布特征和数据波动范围得到环境波动特征因子；根据相邻时刻的环境运行参数之间的差异以及该差异在每个维度下进行相似特征分析的数据分布范围，结合环境运行参数与对应拟合值之间的差异，得到每个维度下的环境参数影响范围；获得修正影响范围，根据环境运行参数和修正影响范围之间的差异分布情况得到衰减因子；基于衰减因子、检测参数与环境运行参数的关联特征，结合滤波算法获得数据矫正结果。本发明能够获得更加准确的数据矫正结果。