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人工智能完整词典
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数据级融合
一种融合方法，将不同传感器的原始测量值组合成高维数据，然后进行后续处理。
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外参标定
在多传感器系统中确定不同传感器之间相对位置和方向的过程。
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内参标定
确定单个传感器内部参数的过程，如相机的投影矩阵或激光雷达的尺度因子。
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点云配准
对两个或多个三维点集进行几何对齐，以找到最小化它们相对距离的最佳空间变换。
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多传感器障碍物检测
集成多种类型传感器的系统，用于改进机器人环境中障碍物的检测、分类和定位。
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蒙特卡洛定位
一种概率算法，使用粒子采样来估计机器人位置，通过将传感器数据与运动模型融合。
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多模态神经网络
一种深度学习架构，设计用于同时处理和融合来自不同传感器模态的数据。
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多传感器注意力
一种机制，使学习系统能够根据上下文和任务动态地调整不同传感器的相对重要性权重。
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