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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。

本发明公开了种一种移动机器人离线精确定位获取方法及系统，该方法包括：在移动机器人活动路线上预设置多个与移动机器人电磁波通信的周边单元；当移动机器人需定位时，向周边单元发送连接请求，周边单元接收请求后与移动机器人建立连接；移动机器人向与其建立连接的周边单元发送定位请求，周边单元接收定位请求后向移动机器人发送定位信息；移动机器人与其控制终端建立连接，将定位信息发送至控制终端，控制终端通过至少两条定位信息将对应的周边单元与移动机器人进行连线求交点确定移动机器人位置信息，并返回至移动机器人。本发明适合小型区域内的移动机器人离线定位，有效解决移动机器人设备在无移动网络情况下的精确定位问题。