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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于CycleGAN网络和二维码的移动机器人定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115526932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211027562.6，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于CycleGAN网络和二维码的移动机器人定位方法是由郭方洪;田毅峰;周炜康;董辉;吴祥;刘安东;陈积明;俞立设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CycleGAN网络和二维码的移动机器人定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CycleGAN网络和二维码的移动机器人定位方法，包括：标定相机和惯性测量单元；获取序列图像；判断应用场景中是否有二维码，若不存在二维码，将序列图像输入CycleGAN网络获得亮度一致的图像并提取关键点，然后对关键点进行光流跟踪并去除误匹配关键点，根据惯性测量单元采集的数据采用扩展卡尔曼滤波算法估计相机的位姿，获得移动机器人的位姿；若存在二维码，根据二维码基于PNP算法计算二维码与相机间的旋转矩阵和平移矩阵，估计相机的位姿，根据相机的位姿获得移动机器人的位姿。该方法有助于保证移动机器人在黑暗环境或者曝光环境也能正常工作，并在长时间运动后消除累计误差，保证工作稳定性和精度。

本发明授权一种基于CycleGAN网络和二维码的移动机器人定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CycleGAN网络和二维码的移动机器人定位方法，所述移动机器人包括相机和惯性测量单元，其特征在于：所述基于CycleGAN网络和二维码的移动机器人定位方法包括如下步骤： S1、对相机和惯性测量单元进行标定，校正测量数据； S2、利用标定后的相机采集应用场景视频并转换为序列图像； S3、根据序列图像基于二维码角点检测算法判断应用场景中是否布设有二维码，若否，执行步骤S4，否则，记录二维码的绝对三维坐标，执行步骤S7； S4、将序列图像输入CycleGAN网络获得亮度一致的图像，并提取图像的关键点，所述CycleGAN网络的总损失函数LGAB,GBA,DA,DB公式如下： LGAB,GBA,DA,DB＝LGANGAB,DB,A,B+LGANGBA,DA,B,A+γcycLcycGAB,GBA+γtLtGAB,GBA 其中， 式中，LGAN为对抗损失函数，Lcyc为循环一致性损失函数，Lt为时间一致性损失函数，GAB表示第一生成器，GBA表示第二生成器，DA表示第一判别器，DB表示第二判别器，A表示正常光照下的图像，B表示非正常光照下的图像，γcyc为控制循环一致性损失函数的相对重要性的常数，γt为控制时间一致性损失函数的相对重要性的常数，at-1为第t-1帧原始图像，at为第t帧原始图像，为原始图像at-1到at的光流函数，为第t帧原始图像经过一次循环获取的图像，为第t-1帧原始图像经过一次循环获取的图像，为图像到的光流函数，F*表示L1范数； S5、利用FlowNet网络对图像的关键点进行光流跟踪，并采用RANSAC算法去除相邻图像中误匹配的关键点； S6、根据标定后的惯性测量单元采集的数据，采用扩展卡尔曼滤波算法估计相机的位姿，根据相机的位姿获得移动机器人的位姿，返回执行步骤S2，直至移动机器人结束运行； S7、通过相机扫描二维码获取二维码的位置，并根据二维码的大小和位置基于PNP算法计算二维码与相机之间的旋转矩阵和平移矩阵，估计相机的位姿，根据相机的位姿获得移动机器人的位姿，返回执行步骤S2，直至移动机器人结束运行。

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