การใส่ข้อมูล LIDAR ด้วย GPS และระบบ IMU มีความสําคัญต่อการระบุตําแหน่งและตําแหน่งที่ถูกต้อง การรวมความเหมาะสม จะช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของโปรแกรมนําทางและโปรแกรมสํารวจอัตโนมัติ บทความนี้ พิจารณาการออกแบบและวิธีการในการลดข้อผิดพลาดของระบบการรวม
การ ออก แบบ เพื่อ การ แทรกซึม
การรวมข้อมูลให้มีผล ต้องทําการปรับเทียบข้อมูลให้ตรงกัน จากระบบ LIDAR, GPS และ IMU การตรวจจับการจัดตําแหน่งตามเวลาจะน้อยที่สุด ทําให้การปรับความไม่สอดคล้องกัน เกิดจากความช้าของเซ็นเซอร์ นอกจากนี้ การปรับค่าเซ็นเซอร์มีความสําคัญมากในการรักษาความแม่นยําของพื้นที่ และความสอดคล้องระหว่างแหล่งข้อมูล
แหล่งข้อผิดพลาดในข้อมูลตัวตรวจจับ
สัญญาณ จีพีเอส อาจ ถูก ขัด ขวาง ใน สภาพ แวด ล้อม ของ เมือง ส่วน ตัว เครื่อง รับ ไอ เอ็ม ยู อาจ ลอย อยู่ ได้ นาน กว่า ที่ เวลา ผ่าน ไป.
กลยุทธ์สําหรับความผิดพลาดของการมิพยัญชนะ
การเพิ่มประสิทธิภาพของเซ็นเซอร์ เช่น การทําการกรองของคาลแมน ช่วยให้ข้อมูลจากหลายแหล่งถูกเพิ่มความแม่นยําขึ้น เทคนิคการปรับสมดุลปกติและค่าชดเชยสิ่งแวดล้อมยังลดข้อผิดพลาดได้อีกด้วย ตัวตรวจจับการวัดการวัดการวัด และการถอดรหัสผิดพลาดจริง เพิ่มความทนทานของระบบ
- การปรับตั้งเครื่องตรวจจับ
- ปรับเทียบข้อมูล
- อัลกอริธึมการฟิวชั่นของตัวตรวจจับ
- ชดเชยสิ่งแวดล้อม
- การแก้ไขข้อมูลและความถูกต้อง