基于深度学习和即时定位与地图构建的室内服务机器人

发布时间:2018-5-8 12:01:00

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 项目开发的移动机器人利用即时定位与地图构建的进行导航,通过深度神经网络执行如行人避让,道路跟随等任务,结合无线网络获取当前室内环境其他信息,有在商场、餐厅、酒店、办公室传递物件的应用场景。比如在商场的货品调度、活动的支付中心,餐厅的点餐、送餐平台,酒店的24小时到房送物、餐服务机器人,办公室的文件派送机器人等,都是目前项目的可能应用。
项目将深度学习与机器人控制结合,其数据收集处理、机器学习流程可直接应用在其他模型定义上,现框架也使新模型可以立即加入机器人决策。除行人避让与道路跟随,项目计划的另一个深度神经网络是通过收集商场用户的浏览商品、购买等行为,导出能优化移动推荐(如传单宣传)效率的深度神经网络。该自动导航与避障的宣传机器人,将能通过根据用户信息(外观、会员等)、接收场景(如刚进商场、进出哪些店)、使用场景(如买单、离店)决定宣传方式(如二维码,传单)和商品,推广目标更准确高效。