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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
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