一种基于PCA的加权融合移动机器人定位方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110321406.X
IPC分类号：G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-03-25
申请人：
贵州电网有限责任公司

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著录项信息

专利名称	一种基于PCA的加权融合移动机器人定位方法
申请号	CN202110321406.X	申请日期	2021-03-25
法律状态	实质审查	申报国家	暂无
公开/公告日	2021-07-13	公开/公告号	CN113111873A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/32 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/20 图像捕获〔3〕 G06K9/32 图像拾取或图像分布图的对准或中心校正〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;3;2;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	贵州电网有限责任公司	申请人地址	贵州省贵阳市南明区滨河路17号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	贵州电网有限责任公司	当前权利人	贵州电网有限责任公司
发明人	杨金铎;王元峰;张轶灵;王冕;赖劲舟;张羿;顾行健;蒋天柱
代理机构	南京禹为知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	王晓东

摘要

本发明公开了一种基于PCA的加权融合移动机器人定位方法，包括：预处理视觉数据，构建训练样本集和测试样本集；利用ELM回归算法建立ELM神经网络模型，将训练样本集输入到ELM神经网络中，训练ELM神经网络模型；将测试样本集输入到训练好的ELM神经网络模型中，得到相邻帧图像间的相对位移，并进行积分，得到相邻帧图像的位置，即视觉定位结果；利用视觉信息对原始加速度测量信号进行漂移校正，将漂移校正后的加速度进行二次积分，得到基于惯性数据的定位结果；根据PCA对视觉定位结果及惯性定位结果进行权重分配，得到最终的定位结果。本发明可以有效控制惯性导航系统(INS)的累积误差，有效解决视觉导航系统(VNS)易受外部干扰的问题，提升定位精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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