基于多传感器数据融合的工程巡查机器人定位方法

本发明涉及数据处理领域，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，该方法包括：通过至少两个不同类型的传感器采集真实传感器数据，通过基于元学习的生成对抗网络算法产生生成传感器数据，采用基于海浪能量捕获优化的神经网络算法训练特征提取模型，采用基于动态调整矩阵的自编码器算法对特征降维模型进行训练，采用基于自适应错误校正项的极限学习机算法训练分类器，采集新的真实传感器数据输入训练完成的分类器中，得到工程巡查机器人在位置环境中的位置分类。现有的定位方法因样本数据量较少和数据处理能力较弱的原因定位精度较为不准确，而本发明对样本数据量进行扩充并对数据处理进行优化，因而具有较为准确的定位精度。