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申请/专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
摘要：本发明提供基于鲸鱼算法与集成学习的移动机器人重定位方法及装置，包括：加载作业场景下全局地图的三维点云数据，将全局地图划分为若干子图；获取移动机器人实时局部规划后的运动轨迹，在映射到若干子图上之后匹配出满足预设匹配规则的匹配子图；构建帧间深度残差图像，通过将深度残差图像的像素信息作为判定条件，得到滤除动态目标的实时点云数据；将实时点云数据域与匹配子图进行鲸鱼算法适配以确定出所述移动机器人的精确位姿；将精确位姿输入集成学习模型，输出移动机器人的实时最佳位姿。本发明在动态复杂的有限环境下，极大的提高基于先验地图的移动机器人重定位准确性和鲁棒性，可广泛应用于AGV、清扫、巡检等移动机器人作业场景。
主权项：1.基于鲸鱼算法和集成学习的移动机器人重定位方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1.加载作业场景下全局地图的三维点云数据，并基于第一预设条件将所述全局地图划分为若干子图；步骤S2.获取移动机器人实时局部规划后的运动轨迹，在映射到所述若干子图上之后匹配出满足预设匹配规则的匹配子图；步骤S3.构建帧间深度残差图像，通过将深度残差图像的像素信息作为判定条件，得到滤除动态目标的实时点云数据；步骤S4.将所述实时点云数据域与所述匹配子图进行鲸鱼算法适配以确定出所述移动机器人的精确位姿；步骤S5.将所述精确位姿输入预先构建的集成学习模型，输出移动机器人的实时最佳位姿。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院合肥物质科学研究院 基于鲸鱼算法与集成学习的移动机器人重定位方法和装置
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