摘要

本文探讨了使用双孪生神经网络（Siamese Neural Networks）通过室内环境中的全方位图像进行机器人定位的问题。文章提出了一种基于全景图像的室内环境建模方法，并评估了其在不同光照条件下的定位性能。通过使用双孪生神经网络，该方法能够生成两个输入数据（即两张全景图像）之间的相似度函数，从而实现图像检索任务。实验结果表明，该方法在COLD-Freiburg数据集上的定位任务中表现优异，特别是在多云和夜间条件下。

原理

双孪生神经网络由两个卷积神经网络（CNNs）组成，每个CNN输出一个描述符用于表征图像。通过测量这些描述符之间的距离来计算图像的不相似度。这种网络结构特别适合执行图像检索任务，因为它能够训练生成相似描述符，当训练图像属于同一类别时。网络的输出、训练和性能直接依赖于子网络中使用的架构、特征图到描述符向量的转换、输出描述符的维度以及可用图像的训练。

流程

首先，网络评估一个与定位密切相关的初始任务，即检测两张图像是否在同一房间内拍摄。接下来，网络在全局定位问题的背景下进行评估。工作流程包括图像的预处理、特征提取、描述符生成、描述符之间的距离计算以及最终的定位决策。具体示例包括使用不同的CNN架构和参数配置来训练网络，并通过实验验证其性能。

应用

该研究提出的双孪生神经网络定位方法不仅适用于室内环境，未来还可扩展到户外环境，特别是那些结构化和变化条件更具挑战性的场景。此外，结合其他类型的传感器如LiDAR，可以进一步提高定位的鲁棒性。该技术的应用前景广阔，包括但不限于自主导航、环境监测和智能机器人系统。