基于多模态数据融合的水平仪姿态实时校准方法

本发明涉及姿态测量技术领域，公开了基于多模态数据融合的水平仪姿态实时校准方法，包括：采集多模态原始数据并完成统一预处理，得到多模态数据；在物理域神经算子层重建液面形态，输出物理域姿态与残差；在传感域神经算子层推断噪声与漂移，输出传感域姿态估计值、偏置参数、尺度参数与残差；建立偏差记忆库并利用残差与历史结果更新，生成长期漂移补偿量并叠加传感域结果；将物理域与补偿后的传感域结果输入动态约束可逆变换模型，输出融合姿态与不确定度；对更新后的参数执行慢变量细化补偿，输出最终实时校准姿态与质量信息。本发明通过引入多模态数据融合与双层可逆神经算子建模，实现水平仪姿态的实时、高精度与长期稳定校准。