[发明专利]一种基于深度学习估计机器人位姿的方法

摘要

本发明提供了一种基于深度学习估计机器人位姿的方法，采用深层级联卷积神经网络和栈式循环卷积神经网络结合串联，利用数据驱动，端到端的摒弃了传统方法中特征提取、特征匹配、相机标定、图优化等步骤，通过特征提取模块编码图片中纹理的几何信息形成特征二维向量的记忆输入至“记忆传播模块”进行长期记忆的传播，最终输出预测的机器人上相机的位姿。本发明在训练网络模型之前进行了数据增强，包括两种方式：隔帧增强和时序增强，可模拟机器人速度变化，速度逆向的情况，使数据更丰富，给网络预测增加了约束令预测位姿更准确。