在室内环境中,机器人使用视觉设备实现室内定位时,需要面临高强度的运算、建立并维护比较大的地图、环境光照影响等挑战。针对以上问题,提出基于端到端模型的机器人室内单目视觉定位算法。首先,使用机器人运动场景图像数据,对每张图像标注机器人此时在世界坐标系下的三维坐标。其次,将运动场景图像及标签输入神经网络,得到机器人运动场景网络模型。最后,在机器人运动过程中,将需要查询的图像输入网络模型中,预测并输出机器人当前所处空间位置,实现一个端到端的定位系统。与传统的视觉SLAM的定位模块进行实验对比,结果表明所提出算法能够将定位误差降低38%以上。此外,所提出算法的定位实现依靠构建神经网络模型,不需要建立环境地图,只需要50 MB左右的存储空间,5 ms的时间便可以实现定位。所提出算法提高了机器人室内定位的速度和精度,减少机器人端的存储要求和计算量。
