【摘 要】
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移动机器人定位已成为机器人研究的重要任务。为此,提出基于递归卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Networks,RCNN)的移动机器人定位(Recurrent Convolutional Ne
【机 构】
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江汉大学数学与计算机科学学院计算机科学与技术系,上海海事大学商船学院航海系
【基金项目】
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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)
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移动机器人定位已成为机器人研究的重要任务。为此,提出基于递归卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Networks,RCNN)的移动机器人定位(Recurrent Convolutional Neural Networks-based Mobile Robot Localization,RCNN-MRL)算法。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,并依据机器人嵌入的照相机拍摄的第一人称视角图像,RCNN-MRL算法再利用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,设计两轮机器人移动,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。
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