2、机器学习助力移动机器人定位：挑战、算法与应用

机器学习助力移动机器人定位：挑战、算法与应用

1. 引言

在当今各类环境中，移动机器人正发挥着日益重要的作用。过去十年间，移动机器人技术发展迅猛，诸多工具应运而生，逐渐替代人类完成一些工作。不过，移动机器人在运行时往往面临环境信息不完整的问题。为此，研究人员借助安装在机器人上的各类传感器，对机器人移动过程中的环境学习展开了大量研究。

计算机视觉致力于利用视觉感官信息，实现技术系统的自主行为。为了给移动机器人的定位和导航等应用提供数字图像序列分析方法，理解视觉信息，特别是那些缺乏结构、管理或描述性文本信息的场景，需要结合高级概念创建以及对固有视觉特征的处理和解读。近年来，移动机器人定位领域在学习、表示和适应等新技术和过程方面取得了理论和实践上的进展。推理能力和学习能力是移动机器人的两大主要能力，而学习能力或许是移动机器人导航研究的下一个挑战前沿。

2. 移动机器人定位学习的研究问题

将机器学习技术融入机器人以提升其性能，给机器学习领域带来了新的挑战。计算机视觉旨在让机器具备视觉能力，涉及自动处理视觉数据以识别物体、跟踪并恢复其形状和空间布局的算法的理论、设计和实现。近年来，开发基于计算机视觉的机器人应用的机器学习技术受到了广泛关注。

2.1 从不同角度看机器学习与机器人应用的关系

从基于视觉的机器人应用角度来看，机器学习是计算机视觉研究的前沿领域之一，能为自动获取视觉模型、调整任务参数、将图像信号转换为符号表示、聚焦目标物体以及执行与视觉系统相关的感知学习提供有效方法。从机器学习系统的角度而言，基于视觉的移动机器人导航能带来有趣且具挑战性的问题。解决视觉领域的问题将推动开发更强大的机器学习算法，使其能在更现实的环境