作者：何敏视觉里程计网格细胞吸引子网络扫描线强度分布单目视觉
摘要：移动服务机器人在物流、安防、工业等许多领域应用越来越广泛。机器人位姿的估计作为其核心技术之一,一直是人们研究的难点和热点。如何提高位姿估计的鲁棒性、可靠性仍面临许多挑战。借鉴哺乳动物大脑网格细胞路径积分的神经机制,以单目视觉图像作为主要输入,基于吸引子神经网络实现了一种轻量地、低成本的仿生视觉里程计。首先,利用一种扫描线强度分布算法根据单目视觉图像序列来估计机器人水平平移速度、角速度和高度变化。然后根据这些速度信息来驱动网格细胞网络能量的更新,进而实现2.5D路径积分,估计机器人的实时位姿。该方法可作为传统里程计的一种有益补充,提升机器人实时位姿估计的鲁棒性和可靠性。
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