基于Netvlad神经网络的室内机器人全局重定位方法.pdf

基于Netvlad神经网络的室内机器人全局重定位方法 基于Netvlad神经网络的室内机器人全局重定位方法是指利用Netvlad卷积神经网络对室内机器人的全局重定位问题进行处理的方法。该方法可以解决室内机器人在已知地图下的全局重定位问题，包括绑架恢复问题。 该方法的关键技术包括： 1.Netvlad神经网络：Netvlad是一种卷积神经网络，能够学习从图像中提取的特征，并将其应用于室内机器人的全局重定位问题。 2.激光雷达获取障碍物信息：激光雷达可以获取室内环境中的障碍物信息，指导机器人到达空旷区域。 3.栅格地图最短连通域距离：栅格地图最短连通域距离可以作为正样本判据，用于粗定位阶段的机器人位置估计。 4.残差网络：残差网络可以提高Netvlad神经网络的精度，提高机器人的全局重定位能力。 5.自适应蒙特卡罗定位：自适应蒙特卡罗定位可以根据机器人的粗定位结果，估计机器人的精确位姿。 该方法的优点包括： 1.快速恢复准确位姿：该方法可以使机器人从绑架问题中快速恢复准确位姿。 2.高精度全局重定位：该方法可以实现高精度的全局重定位，提高机器人的导航能力。 3.实时处理能力：该方法可以实时处理激光雷达获取的障碍物信息，指导机器人到达空旷区域。 4.泛化能力强：该方法可以泛化到不同的室内环境中，提高机器人的适应性。 该方法的应用前景包括： 1.室内机器人导航：该方法可以应用于室内机器人的导航系统中，提高机器人的导航能力。 2.智能家居系统：该方法可以应用于智能家居系统中，实现智能家居的自动化控制。 3.无人机系统：该方法可以应用于无人机系统中，实现无人机的自动化控制。 基于Netvlad神经网络的室内机器人全局重定位方法可以解决室内机器人的全局重定位问题，提高机器人的导航能力和适应性，并且可以应用于多种领域中。