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申请/专利权人：盐城工学院
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法，基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法包括如下步骤：步骤1：数据采集和准备：在机器人的运动过程中，需要记录下机器人的传感数据、姿态信息以及环境特征等数据。这些数据可以通过GPS、激光传感器、视觉传感器等设备进行采集，并进行预处理和特征提取。本发明的机器人通过多个传感器如激光雷达、摄像头、GPS等获取当前位置信息并进行反馈，使用事先构建好的地图和机器人的传感器数据，将机器人的实际位置与地图进行匹配，并利用神经网络模型对机器人的准确位置进行估算，通过不断的修正和优化，可以显著提高机器人的定位精度。
主权项：1.一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法，其特征在于：基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法包括如下步骤：步骤1：数据采集和准备：在机器人的运动过程中，需要记录下机器人的传感数据、姿态信息以及环境特征等数据。这些数据可以通过GPS、激光传感器、视觉传感器等设备进行采集，并进行预处理和特征提取；步骤2：神经网络模型设计和训练：根据采集到的数据，设计合适的神经网络模型，包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN；使用训练数据对模型进行训练和优化，确保模型能够准确地识别和跟踪环境中的地标或特征；步骤3：实时定位和补偿：在机器人运动过程中，利用已经训练好的神经网络模型对机器人当前位置进行估计和预测。然而，由于环境和机器人本身的不确定性和误差，定位结果可能存在一定的误差；步骤4：实时补偿方法选择：根据具体场景和应用需求，选择合适的实时补偿方法。实时补偿方法包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波；这些方法可以对定位结果进行修正和优化，从而实现更高的精度和鲁棒性；步骤5：系统集成与测试：将神经网络模型和实时补偿方法进行系统集成，并进行测试和验证，测试可以采用真实场景下的机器人运动数据，评估系统的定位精度和实时性能，进一步优化和改进方法。
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