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使用全景视图和三元损失函数的层次定位
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内容提要
本研究使用三元组卷积神经网络解决移动机器人定位问题，并测试其对光照条件变化的鲁棒性。实验证明，该网络是解决室内环境中移动机器人定位问题的高效且稳健的工具。
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关键要点
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本研究使用三元组卷积神经网络解决移动机器人定位问题。
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测试三元组卷积神经网络对光照条件变化的鲁棒性。
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使用在动态条件下捕获的真实室内环境的全景图像。
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提出两种方法解决定位问题：分层定位和全局定位。
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分层定位包括粗定位和细定位两个阶段。
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全局定位在一步中估计机器人在整个地图中的位置。
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对损失函数对网络学习过程的影响进行了全面研究。
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实验证明三元组神经网络是高效且稳健的工具，适用于室内环境中的移动机器人定位。
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