卷积神经网络评估移动机器人二维可定位性方法

"基于卷积神经网络的移动机器人二维可定位性评估方法，通过信息融合与卡尔曼滤波分析定位误差，使用卷积神经网络设计的熵估计器来准确评估机器人的可定位性。" 在移动机器人领域，定位是至关重要的技术，它为机器人执行自主移动和其他任务提供基础。可定位性是衡量机器人在特定位置实现精确定位的能力，是避免定位失败的关键指标。为了提升机器人的定位准确性，本研究结合信息融合理论和卡尔曼滤波技术，构建了数学模型，专门针对基于激光雷达的地图匹配定位方法进行定位误差的深入分析。这种方法揭示了影响可定位性的主要因素，如环境特性、传感器噪声以及机器人的动态行为。 卷积神经网络（CNN）在此研究中扮演了核心角色，用于设计可定位性熵估计器。熵在信息论中代表不确定性，用于量化定位的不确知程度。CNN因其在图像处理和模式识别中的卓越性能而被选中，它能有效地学习和提取特征，适用于处理来自激光雷达的数据。通过室内和室外的移动机器人可定位性实验，研究发现使用该方法在给定地图中估计的定位熵值与实际测量值的误差约为6%，证明了所提出的方法能有效且准确地评估机器人的可定位性。 本文的贡献在于提供了一种新的、基于深度学习的方法来量化机器人的定位能力，这对于预防机器人进入可能导致定位困难的环境具有实际意义。这不仅有助于优化路径规划，还能增强机器人的自主性和可靠性。此外，该方法的应用不仅限于地图匹配，还可以扩展到其他定位技术，如卫星定位和惯性导航，为整个移动机器人领域的定位问题提供了一种通用的评估工具。 该研究受到了国家自然科学基金、陕西省自然科学基金和中央高校基金的资助。作者团队包括邹丹、李昭健、高扬、刘江和王书棋，他们在理论物理、智能控制和机器人技术方面有深厚的研究背景。通过这样的多学科合作，研究者们能够综合运用理论和实践，推动移动机器人定位技术的发展。这项工作对于提升未来移动机器人在工业制造、医疗服务、探险勘探等领域的应用潜力具有积极的推动作用。