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基于端到端模型的机器人室内单目视觉定位算法

         

摘要

在室内环境中,机器人使用视觉设备实现室内定位时,需要面临高强度的运算、建立并维护比较大的地图、环境光照影响等挑战.针对以上问题,提出基于端到端模型的机器人室内单目视觉定位算法.首先,使用机器人运动场景图像数据,对每张图像标注机器人此时在世界坐标系下的三维坐标.其次,将运动场景图像及标签输入神经网络,得到机器人运动场景网络模型.最后,在机器人运动过程中,将需要查询的图像输入网络模型中,预测并输出机器人当前所处空间位置,实现一个端到端的定位系统.与传统的视觉SLAM的定位模块进行实验对比,结果表明所提出算法能够将定位误差降低38%以上.此外,所提出算法的定位实现依靠构建神经网络模型,不需要建立环境地图,只需要50 MB左右的存储空间,5 ms的时间便可以实现定位.所提出算法提高了机器人室内定位的速度和精度,减少机器人端的存储要求和计算量.

著录项

  • 来源
    《中国惯性技术学报》 |2020年第4期|493-498560|共7页
  • 作者单位

    南京师范大学电气与自动化工程学院 南京 210023;

    南京智能高端装备产业研究院有限公司 南京 210042;

    南京师范大学电气与自动化工程学院 南京 210023;

    南京智能高端装备产业研究院有限公司 南京 210042;

    南京林业大学机机电子工程学院 南京 210037;

    南京邮电大学 自动化学院&人工智能学院南京 210023;

    东南大学仪器科学与工程学院 南京 210096;

    南京师范大学电气与自动化工程学院 南京 210023;

    南京智能高端装备产业研究院有限公司 南京 210042;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工神经网络计算机;
  • 关键词

    神经网络; 单目视觉; 定位; SLAM;

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