一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法

本发明公开了一种基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法，基于神经网络的机器人绝对定位精度实时补偿方法包括如下步骤：步骤1：数据采集和准备：在机器人的运动过程中，需要记录下机器人的传感数据、姿态信息以及环境特征等数据。这些数据可以通过GPS、激光传感器、视觉传感器等设备进行采集，并进行预处理和特征提取。本发明的机器人通过多个传感器(如激光雷达、摄像头、GPS等)获取当前位置信息并进行反馈，使用事先构建好的地图和机器人的传感器数据，将机器人的实际位置与地图进行匹配，并利用神经网络模型对机器人的准确位置进行估算，通过不断的修正和优化，可以显著提高机器人的定位精度。