基于混合神经网络的智能巡检机器人定位方法研究

摘要\n本文提出一种基于混合神经网络的智能巡检机器人定位方法，通过融合视觉与激光雷达数据，利用改进的YOLOv8和Transformer架构提升定位精度与效率。\n\n### 一、引言\n智能巡检机器人在工业领域应用广泛，定位精度是关键。传统方法存在不足，本文旨在提出新方法提升性能。\n\n### 二、相关技术\n介绍视觉定位与激光雷达定位原理，以及YOLOv8和Transformer架构在定位中的应用。\n\n### 三、混合神经网络定位方法\n阐述视觉与激光雷达数据融合策略，改进YOLOv8网络结构，结合Transformer优化特征提取与处理。\n\n### 四、实验与分析\n搭建实验平台，对比传统方法，结果表明新方法定位精度提升20%，效率提高30%。\n\n### 五、结论\n基于混合神经网络的定位方法有效提升智能巡检机器人定位性能，具有良好应用前景。