摘要
本发明公开了一种涉及自动驾驶技术领域的多模态传感器融合的自修复方法、系统、电子设备和介质,所述方法包括基于原始数据生成关于所述异构传感器的物理层健康评分与逻辑层健康评分;结合所述物理层健康评分和所述逻辑层健康评分,判定所述异构传感器是否失效;在确定存在失效异构传感器的情况下,将有效原始数据输入至生成式对抗网络,进行跨模态生成,输出失效异构传感器的第一虚拟数据;根据所述异构传感器的综合健康评分,动态分配所述异构传感器的融合权重系数;基于所述融合权重系数,使用数据融合算法对所述有效原始数据和所述第一虚拟数据进行融合,输出融合感知结果。采用该方法能够提升补偿精度,输出可靠的感知结果。
技术关键词
异构传感器
生成式对抗网络
数据融合算法
修复方法
多模态传感器
传感器节点
卡尔曼滤波算法
贝叶斯算法
逻辑
条件依赖关系
观测噪声
协方差矩阵
健康监测模块
后验概率分布
失效传感器
跨模态数据
自动驾驶技术
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训练语音模型
矫正模型
修复方法
序列
上下文特征
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人机交互界面
资源库
生成式对抗网络技术
防水灯箱
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数据融合算法
动力
拓扑图
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结构健康监测方法
多模态传感器
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