基于神经网络的移动机器人室内定位方法

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为了提高餐厅、商场、医院等半结构化室内环境中移动机器人定位的实时性与准确度,提出了一种基于神经网络融合编码器、激光雷达的定位方法。利用采集到的编码器数据通过航迹推算得到机器人的里程计数据,然后通过卡尔曼预测和拉格朗日插值的方式对里程计数据、激光雷达的数据进行数据增强,将增强后的数据作为一个三层神经网络的输入特征。最后,在Turtlebot机器人实验平台上进行实验。实验结果表明,所提定位方法提高了定位精度,具有良好的实时性,并且能有效应对环境干扰。
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