基于递归卷积神经网络的移动机器人定位算法

作     者：李少伟 王胜正 LI Shaowei;WANG Shengzheng

作者机构：江汉大学数学与计算机科学学院计算机科学与技术系武汉430056 上海海事大学商船学院航海系上海201306 

基　　金：国家自然科学基金(No.51379121 No.61304230) 上海市曙光人才计划项目(No.15SG44) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2019年第55卷第10期

页      码：240-243,249页

摘      要：移动机器人定位已成为机器人研究的重要任务。提出基于递归卷积神经网络的移动机器人定位(Recurrent Convolutional Neural Networks-Based Mobile Robot Localization,RCNN-MRL)算法。递归卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Networks,RCNN)结合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的特性,并依据机器人上嵌入的照相机拍摄的第一人称视角图像,RCNN-MRL算法利用RCNN实现自主定位。具体而言,先通过RCNN有效地处理多个连续图像,再利用RCNN作为回归模型,进而估计机器人位置。同时,设计双轮机器人移动,获取多个时间序列图像信息。最后,依据双轮机器人随机移动建立仿真环境,分析机器人定位性能。实验数据表明,提出的RCNN模型能够实现自主定位。

主 题 词：移动机器人定位 第一人称视角 时间序列图像 递归卷积神经网络 双轮机器人 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.1801-0141

馆 藏 号：203667274...