基于环境语义信息的移动机器人重定位增强

为了提升移动机器人在室内环境下的全局重定位效率与准确性,提出一种基于环境语义信息的重定位增强方法。首先按照房间结构将室内环境分为若干子区域,并获取各子区域内常见物体信息,建立子区域物体类别表。在机器人被绑架后,通过深度学习检测识别方法与区域匹配来完成机器人粗定位,以此作为粒子滤波器的先验知识,然后通过粒子滤波算法的观测更新和迭代收敛完成机器人精定位。实验结果表明,本文方法有效提高了机器人被绑架后重定位的准确度与粒子收敛速度