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
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 240-243,249
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4481字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1801-0141

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(Recur-rent 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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王胜正	上海海事大学商船学院航海系	34	232	9.0	14.0
2	李少伟	江汉大学数学与计算机科学学院计算机科学与技术系	11	8	2.0	2.0