基于实时定位置信度评估的动态数据闭环系统及优化方法

本发明公开了一种基于实时定位置信度评估的动态数据闭环系统及优化方法，适用于自动驾驶、无人系统等高精度定位场景。系统通过多源传感器采集GPS、IMU、激光雷达及摄像头数据，采用置信度评估模块融合传感器数据质量、环境干扰指标和历史轨迹一致性计算定位置信度。基于置信度评分，系统触发不同的数据采集策略和传感器参数配置，动态优化资源分配。系统包括边缘端融合优化模块与云端模型迭代模块，构建闭环机制，在置信度异常时上传数据至云端进行模型更新并回传参数，提升系统适应性与鲁棒性。实验表明，本发明能有效降低定位误差，优化计算资源使用，具备良好的实时性、扩展性和工程可行性。