การขยายข้อมูลการบิดเบือนและภาพ: การขยายภาพแบบสแลมแบบทีละขั้น

การใส่ข้อมูล LIDAR และข้อมูลภาพจําเป็นในการสร้างระบบท้องถิ่นที่แม่นยําและน่าเชื่อถือ และมีการจําลองระบบการส่งสัญญาณ (SML) กระบวนการนี้รวมจุดแข็งของตัวตรวจจับทั้งสองตัว เพื่อปรับปรุงความเข้าใจและความสามารถในการนําทางของสิ่งแวดล้อม

การเข้าใจ LIDAR และข้อมูลภาพ

เซ็นเซอร์ LIDAR ใช้แสงเลเซอร์เพื่อวัดระยะทางของวัตถุโดยรอบ สร้างเมฆ 3 มิติที่แม่นยํา ภาพที่ถ่ายผ่านกล้องนั้น ทําให้เกิดข้อมูลสีและพื้นผิวที่หลากหลาย การผนวกข้อมูลข้อมูลเหล่านี้ จะช่วยเพิ่มความทนทานของอัลกอริทึม SEML

ขั้นที่ 1: คลังข้อมูล

เก็บข้อมูลของ LIDAR และกล้องจากสภาพแวดล้อม เพื่อให้แน่ใจว่าตัวตรวจจับจะถูกปรับและจัดตําแหน่งให้สะดวกขึ้น เพื่อให้ข้อมูลมีการเชื่อมต่อที่ถูกต้อง

ขั้น ที่ 2: กําลัง ประมวล ข้อมูล

ประมวลผลข้อมูลดิบเพื่อลบจุดรบกวนและเสียงที่รบกวนออกไป สําหรับ LIDAR, ตัวกรองจุดจุดบนกลุ่มเมฆ เพื่อโฟกัสไปยังคุณสมบัติที่เกี่ยวข้อง หากต้องการข้อมูลภาพ ให้ทําการเพิ่มข้อมูลและคุณสมบัติในการดึงภาพออก เพื่อระบุจุดสําคัญ

ขั้นที่ 3: ข้อมูล Factive flague

จัดวางแนวจุด LIDAR ด้วยกลุ่มเมฆภาพจากกล้อง โดยใช้พารามิเตอร์ปรับตั้ง เทคนิกเช่น การฉายภาพและการแปลง ถูกใช้เพื่อครอบคลุมคุณสมบัติภาพ บนกลุ่มเมฆ 3 มิติ สร้างแบบจําลองสิ่งแวดล้อมแบบรวม

ขั้น ที่ 4: การ ทํา ให้ สัมฤ ทธิ ผล

อัลกอริทึม SEML ที่มีการเพิ่มอํานาจในการใช้งานข้อมูล การประมวลผลทั่วไปรวมถึงการปรับค่าและวิธีการกรองแบบกราฟ ข้อมูลคอมมิวนิสต์จะช่วยปรับปรุงความถูกต้องของพื้นที่ และคุณภาพของแผนที่

ผล ประโยชน์ ของ การ แทรกซึม

• [FLT: 0] ความแม่นยําที่แม่นยํา : เครื่องตรวจจับแบบคอมบินท์ลดความผิดพลาดในท้องถิ่น
• [FLT: 0] Robustessess: ข้อมูลหลายเซนเซอร์ชดเชย ข้อจํากัดของเซ็นเซอร์แต่ละคน
• [FLT: 0] การโยง: ข้อมูลภาพ เพิ่มข้อมูล secmantic to sap.