基于激光雷达-超声波传感器和惯性测量单元的水位识别数据集-caetanoranieri
数据来源：互联网公开数据
标签：水位识别,激光雷达,LiDAR,超声波传感器,惯性测量单元,IMU,机器学习,洪水风险,实验室数据,水质浊度,距离,角度
数据概述：
本数据集收集于实验室环境中，通过同步激光雷达（LiDAR）、超声波传感器和惯性测量单元（IMU）在实验装置中的数据，旨在预测水位。数据集中包含了在控制不同入射角度、距离和水质浊度条件下采集的传感器数据，用于分析这些变量对预测质量的影响。
数据集包括以下几个关键字段：
- 水位高度（water_level）
- 激光雷达距离测量（lidar_distance）
- 超声波传感器距离测量（ultrasonic_distance）
- 惯性测量单元数据（imu_data）
- 角度（angle）
- 距离（distance）
- 水质浊度（turbidity）
数据用途概述：
该数据集适用于洪水风险管理和水位监测研究。研究人员可以利用此数据集评估激光雷达在复杂气象条件下的性能，并探索结合惯性测量单元和机器学习方法是否能提高水位预测的准确性。此外，该数据集也可用于教育和培训，帮助学习者理解传感器技术在水位监测中的应用。
