34、基于构型表征的移动机器人定位技术研究

基于构型表征的移动机器人定位技术研究

1. 引言

人类视觉系统的主要目标之一是识别周围环境并定位目标物体。为了从获取的图像中提取有用信息，研究人员建立了计算机视觉系统，该系统模拟人类视觉系统，帮助移动机器人在未知环境中快速识别物体，无需构建地图即可实现后续定位。

2. 构型表征的移动机器人定位

在未知环境中，移动机器人往往不清楚自身相对于环境的精确位置，也不知道障碍物或目标位置的具体信息。此时，机器人需要借助有限的图像做出智能决策，并通过WMtk学习实现自动定位。具体而言，自主移动机器人首先要通过车载传感器识别一个或多个外部目标物体作为地标，以此持续引导自身行为，最终到达目标位置。

学习感知与目标位置之间的正确关联是机器人定位的前提。例如，研究人员选择建筑物周边路径上的特定位置作为目标位置，并将其教给机器人。这个目标位置至少要有一个明显的特征，如在选定的户外环境中常见且特征明显的井盖。因此，包含井盖的图像被选作目标位置，机器人经过训练后能够从多个物体中识别出有利的地标。

为了进行实验，研究人员采集了户外环境路径上的两类图像：目标图像和非目标图像。这些图像被分割成多个小块，每个小块会生成候选工作记忆块。研究人员将这些工作记忆块复制成两组，一组标记为“地标”，另一组标记为“非地标”。

每个训练试验包括两个步骤：投票步骤和奖励生成步骤。在投票步骤中，将两组工作记忆块呈现给工作记忆（WM），WM会从中选择最多L个（L为WM的大小）。机器人根据所选块的标签为图像投票，判断其为目标图像还是非目标图像。在奖励生成步骤中，如果投票结果与图像的标签一致，则返回奖励1；否则返回奖励0。若出现平局（包括0票），则默认决策为非目标。