1.一种测距传感器测距结果校准方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在待测距区域布置传感器收集距离测量数据，同时采集环境因素数据；

步骤2：获取所采集的环境数据，进行预处理后，转化为机器可读语言，进行干扰因子模型的构建，描述测距数据与环境因素变化趋势；

步骤3：分析干扰因子模型的参数，通过机器学习确定每个环境因素对测距结果的影响度；

步骤4：根据已建立的模型和干扰因素影响度，评估当前环境因素对测距的影响程度；

步骤5：获取影响程度系数，判断是否对干扰因素进行修正处理；

步骤6：若判断为执行修正处理，则再判断当前测距信号环境是否与标准值差异过大，反之则忽略；

步骤7：若判断环境差异大于标准值，则执行信号增强策略，根据所选策略，对测距数据进行相应的处理；

步骤8：在实际测距中，监测获取当前环境数据，将当前环境数据代入建立的干扰因子模型，计算出预测的测距结果，计算实际测距值和预测值之间的残差，根据残差的大小，进行线性修正，将修正后的测距值作为最终的测距结果；

所述步骤6中的判断当前测距信号环境是否与标准值差异过大，其判断指标包括：信号强度、噪声水平和干扰源数量，并为指标设定阈值，当信号环境指标超过这个阈值时，则认为环境差异较大；

所述步骤7中的信号增强策略，包括增加采样次数、滤波、改变工作频率、多路径反射和增加发射功率；

所述步骤7中的信号增强策略应用后，则实时监测测距结果，判断是否出现变化值，判断为是，则按照预定设置持续运行，反之，则将问题信息上报至管理；

所述步骤8中线性修正的计算公式为：

W＝D-k*M；

其中，W代表修正后的测距值，D代表实际测距值，k代表校准系数，M代表残差；

所述步骤8的实际测距过程中，实时计算实际间隔测量的准确度，其计算公式为：式中，P代表准确度系数，G为噪声幅度，A为被测信号幅度，t

2.根据权利要求1所述的一种测距传感器测距结果校准方法，其特征在于，所述步骤1中的环境因素数据包括：温度、湿度、干扰信号和光照强度。

3.根据权利要求1所述的一种测距传感器测距结果校准方法，其特征在于，所述步骤2中的干扰因素模型表示为：R＝a*ht

其中，R代表预测测距值，ht

4.根据权利要求1所述的一种测距传感器测距结果校准方法，其特征在于，所述步骤4中评估当前环境因素对测距的影响程度，其通过对所选模型进行参数估计，以获得模型权重系数。