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题名基于递归卷积神经网络的移动机器人定位算法
被引量：6
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作者
李少伟
王胜正
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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
上海海事大学商船学院航海系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第10期240-243,249,共5页
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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)
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文摘
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。
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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
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Keywords
mobile robot localization
first person view
time series image
convolutional neural networks
two-wheel robot
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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