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本实用新型公开了一种用于狭小空间检测的磁控机器人，包括固定设置于胶囊体内且依次连接的摄像头、永磁体、第一控制器、第一无线通讯模块，胶囊体位于狭小空间内部，第二无线通讯模块、第二控制器和磁场发生器位于狭小空间外部，第二无线通讯模块、第二控制器和磁场发生器依次连接。本实用新型的摄像头采集胶囊体所处环境图像信息，并将采集到的图像信息送入第一控制器，第一控制器通过第一无线通讯模块、第二无线通讯模块将图像信息送入第二控制器，第二控制器对图像信息进行处理后输出控制信号至磁场发生器，利用永磁体在磁场中的受力特性，通过调节磁场发生器的磁场强度以及与永磁体的距离实现对胶囊体的位置和姿态的控制。

本发明公开了一种基于无监督深度学习的单目视觉里程计的设计方法，通过通过联合训练深度、相对姿态和光流来提高视觉里程计的性能，使用深度网络和光流网络得到长序列一致的深度信息和密集光流信息，通过前后一致性误差进行精确的稀疏光流采样，由模型得分选择最优跟踪方式，并与深度信息对齐得到尺度一致的视觉里程计，结合传统方法的几何约束条件和深度网络的鲁棒性匹配，在多项误差评估指标中明显优于单纯的几何方法和端到端的深度学习方法，在并且通过实验证明该方法有效减少了尺度不一致和尺度漂移问题。

本发明公开了一种基于改进人工蜂群算法的移动机器人路径规划方法，将人工蜂群算法每次迭代产生的最优解代入到灰狼优化算法的狩猎阶段，利用灰狼优化算法生成新的蜜源位置；在雇佣蜂阶段邻域搜索时引入该蜜源，以此来提高人工蜂群的局部搜索能力；将全局最优解代入侦察蜂阶段，改进蜜源搜索方程，使算法更容易摆脱局部最优；将改进算法GW‑ABC应用到移动机器人路径规划中，实验结果表明，改进算法的搜索能力更强，收敛速度更快。