摘要
本发明涉及激光测距信号技术领域,更具体地,涉及一种面向微控制单元的dToF激光测距方法,本发明通过在不同时间段,完成不同天气场景下对多组不同目标距离的dToF原始激光信号数据的采集,进而通过滤波处理、特征提取算法和正则性方法做特征提取,得到特征数据集,在PC端上使用Python训练出随机森林回归算法模型,并将随机森林回归算法模型导出到在微控制单元上,利用字符数组完成对训练好的随机森林回归模型存储,通过编写遍历模型的c语言函数,从而完成随机森林模型在微控制单元上的推理,本发明能够避免系统中的dTOF传感器模块的参数变化带来的影响,同时校正同一批型号测距仪在测距上存在的误差,有效地提高在不同时间段上对多场景下对同一距离进行测距精度。
技术关键词
激光测距方法
控制单元
恒虚警检测器
特征值
回归决策树
特征提取算法
数据
信号
回归算法
随机森林模型
滤波器
曲线
传感器模块
时间段
极值
场景
系统为您推荐了相关专利信息
传感器
计算机执行指令
通用输入输出引脚
数据处理方法
惯性导航系统
数据识别模型
诊断分析系统
设备状态数据
降采样技术
传输模块
道路特征
车辆控制方法
交通
行人轨迹预测
手势识别模型
电机检测装置
RIC系统
主控单元
检测控制单元
采集电路
塑料生产线
投料控制方法
添加剂
强化学习模型
投料控制装置