摘要
本发明提出了一种道路监测中的高精度多模态传感器空间对齐方法,包括:通过建立传感器的行为模型,动态校正和优化不同传感器之间的同步关系,弥补了传统方法依赖静态假设所带来的局限性。传感器行为模型的建立考虑了不同环境因素对传感器性能的影响,并通过模拟优化技术实现了动态校正,以保证传感器数据的高精度同步和对齐。此外,通过引入超分辨率点云重建技术,本发明有效提升了雷达点云数据的分辨率,增强了点云与视觉图像之间的配准精度,使得两者能够更好地融合,进一步提高了空间对齐的精度。本发明能够在复杂环境下实现高精度的多模态传感器数据空间对齐,显著提升了道路监测系统的感知精度和鲁棒性,弥补了现有技术在这一领域的不足。
技术关键词
多模态传感器
对齐方法
点云
误差补偿模型
超分辨率
动态特征模型
残差加权
增量学习算法
坐标系
动态校正
高精度定位数据
策略
特征提取模块
道路监测系统
雷达标定方法
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电能计量仪表
误差信息
误差补偿方法
数字孪生模型
磁通
睡眠状态监测
多传感器融合
多模态传感器
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动态更新方法
点云地图
语义分割模型
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