一种基于视觉的移动机器人室内环境识别定位方法

摘要

本发明公开了一种基于视觉的移动机器人室内环境识别定位方法，首先移动机器人在离线状态下对图像数据集进行深度学习，得到深度学习模型，同时构建拓扑地图和词袋模型，然后移动机器人在线状态下通过摄像头采集实时图像，输入深度学习模型，识别出实时图像中的自然路标，最后通过自然路标匹配，结合词袋库和拓扑地图就可以模糊推理出移动机器人的大概位置。本发明通过深度学习的方法对室内环境物体识别，准确率和效率都比传统图像特征匹配法高；构建室内环境拓扑地图和词袋模型，比激光雷达构建二维地图成本要低，并且方法简单，更向人工智能靠近。