基于GAN的服务机器人室内WiFi云定位系统设计与实现

来源：机器人杂志2018年第5期北京时间：

作者：栗梦媛, 周风余, 田天, 尹磊, 沈冬冬, 王淑倩

摘要：针对服务机器人室内定位精度差、设备昂贵等问题，提出了基于生成对抗网络（GAN）的服务机器人室内WiFi云定位系统．首先，详细设计了云定位系统的整体架构，提出了基于GAN的回归无线定位方法，采用GAN对网络参数进行预训练，从海量的数据源中归纳、提取定位价值特征，避免了传统算法因为需要人为指定特征而导致的低精确度问题；其次，通过全连接神经网络反向传播方法对网络参数进行全局优化；最后，针对无线信号波动所造成的定位离散问题，利用卡尔曼滤波滤除跳点，从而使实时定位更加平缓准确．大量实验及应用结果表明，基于GAN的定位算法与传统定位算法相比，大幅度提高了服务机器人无线定位的精度，平均定位误差优于0.29 m，满足服务机器人对定位的需求．

关键词：服务机器人, 无线定位, GAN, 深度神经网络, 云平台