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Python在自动驾驶数据清洗中的应用

Python在自动驾驶数据清洗中的应用

在自动驾驶领域,数据是算法的燃料。高质量的数据意味着更精准的模型,更稳定的驾驶体验。然而,原始数据通常充满噪声、缺失值、不一致格式,甚至有异常点,这些都会严重影响自动驾驶系统的可靠性。因此,数据清洗是一道绕不开的关卡。

一、自动驾驶数据的特点

自动驾驶涉及多种传感器数据,例如:

  • LiDAR点云数据(三维空间信息)
  • 摄像头图像数据(视觉感知)
  • IMU惯性传感器数据(车辆动态)
  • GPS数据(定位)
  • CAN总线数据(车辆状态)

这些数据不仅格式各异,还可能存在误差。如果不进行清洗,后续的训练和推理过程可能会出现灾难性错误。

二、数据清洗的关键步骤

数据清洗通常包括以下几个核心环节:

  1. 缺失值处理
  2. <

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