【摘 要】
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为有效解决移动机器人重定位问题,提出一种融合深度学习和粒子滤波的机器人重定位方法.首先,提出了3自由度移动机器人重定位方法架构,主要包含重定位模型构建和机器人在线重定位两个递进阶段;其次,在PoseNet基础上提出并构建了针对3自由度移动机器人的重定位网络模型G_PoseNet,并将由G_PoseNet预测的位姿结果作为粒子滤波定位算法的初始化状态,支撑后续重定位过程;然后,提出了一种基于数据模型的机器人绑架状态判定方法,以确定是否启动重定位过程;最后,在公开数据集上与实际环境中做了大量实验验证了此方法,
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院 上海200444;上海市电站自动化技术重点实验室 上海200444;上海大学机电工程与自动化学院 上海200444;湖南师范大学工程与设计学院 湖南410081
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为有效解决移动机器人重定位问题,提出一种融合深度学习和粒子滤波的机器人重定位方法.首先,提出了3自由度移动机器人重定位方法架构,主要包含重定位模型构建和机器人在线重定位两个递进阶段;其次,在PoseNet基础上提出并构建了针对3自由度移动机器人的重定位网络模型G_PoseNet,并将由G_PoseNet预测的位姿结果作为粒子滤波定位算法的初始化状态,支撑后续重定位过程;然后,提出了一种基于数据模型的机器人绑架状态判定方法,以确定是否启动重定位过程;最后,在公开数据集上与实际环境中做了大量实验验证了此方法,结果表明:G_PoseNet模型能够保证一定的位置预测精度并提升了姿态角预测精度,机器人重定位成功率达到87％.
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