【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电数字数据处理的信息监控领域，具体涉及基于多传感器数据融合的工程巡查机器人定位方法。
技术介绍
1、随着工业自动化与智能化水平的不断提升，工程巡查机器人在监控与维护工业环境中扮演了越来越重要的角色。这些工程巡查机器人需要在各种复杂环境下进行精确的位置定位，得知其所在具体区域，如办公区域、生产车间区域等，以有效执行任务如巡检、监测与故障诊断等。
2、现有的定位方法通常包括通过传感器进行数据采集、对采集数据进行特征提取、对特征数据进行降维、对降维后数据进行分类这四个步骤。
3、采集数据是后续训练数据的基础，但采集获取、标注及预处理都较为耗时耗力。传统的工程巡查机器人定位方法多依赖于单一类型的传感器进行数据采集，如视觉或雷达信号，以传感器采集到的真实传感器数据作为样本数据，单一类型的传感器在多变的环境条件下可能面临诸如信号干扰等问题，使得采集的数据精度不高且采集到的数据量也较少，样本数据不足的问题会限制模型的训练效果与泛化能力，使得模型泛化能力差，从而影响模型的精度，导致训练样本数据难以充分覆盖应用场景的
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1.基于多传感器数据融合的工程巡查机器人定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器数据融合的工程巡查机器人定位方法，其特征在于，所述S1中所述标注的标注类别包括：机器房区域、办公区域、生产车间区域以及仓库区域。
3.根据权利要求1所述的基于多传感器数据融合的工程巡查机器人定位方法，其特征在于，所述S2中所述基于元学习的生成对抗网络算法的训练步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于多传感器数据融合的工程巡查机器人定位方法，其特征在于，所述S3中训练特征提取模型的训练步骤如下：
5.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.基于多传感器数据融合的工程巡查机器人定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器数据融合的工程巡查机器人定位方法，其特征在于，所述s1中所述标注的标注类别包括：机器房区域、办公区域、生产车间区域以及仓库区域。
3.根据权利要求1所述的基于多传感器数据融合的工程巡查机器人定位方法，其特征在于，所述s2中所述基于元学习的生成对抗网络算法的训练步骤如下：...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘捷，陈勇刚，李志，何照新，梁远忠，周凯，罗杏通，方远琪，霍志恒，胡科建，
申请(专利权)人：公诚管理咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：
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