基于视觉-激光的移动机器人自定位研究的开题报告

基于视觉-激光的移动机器人自定位研究的开题报告一、研究背景随着无人驾驶、工业自动化等领域的迅速发展，移动机器人的应用日益广泛。移动机器人的自定位技术是其关键技术之一，是实现移动机器人自主导航和执行任务的基础。当前常用的自定位技术包括基于GPS、惯性传感器、视觉、Lidar等。在众多自定位技术中，视觉-激光SLAM技术受到了广泛关注。视觉-激光SLAM技术利用激光雷达扫描环境，获取三维点云数据，通过视觉算法对点云进行处理，提取关键点、特征点等信息，并利用计算机视觉等技术进行地图构建和路径规划。相比于其他自定位技术，该技术具有高精度、高效率、适用范围广等优点。二、研究目标和意义针对视觉-激光SLAM技术在移动机器人自定位方面的优点，在视觉-激光自定位的领域开展相关研究，探讨该技术在移动机器人领域的应用。通过研究视觉-激光SLAM算法的应用，优化算法效率，提高自定位的精度和鲁棒性。从而可以实现移动机器人在实际环境中的自主导航和执行任务。三、研究内容和方法研究内容：（1）基于视觉-激光SLAM的机器人自定位算法研究。（2）开展实验研究，探究不同算法参数及不同场景下算法的精度、鲁棒性和效率。（3）利用所设计的自定位系统，实现移动机器人在不同环境下的自主导航和执行任务。研究方法：（1）梳理文献，学习视觉-激光SLAM技术的理论知识。（2）根据自定位的要求，优化算法参数。（3）利用三维激光雷达采集环境数据，提取关键点、特征点等信息，利用计算机视觉等技术进行地图构建和路径规划。（4）搭建移动机器人实验平台，控制移动机器人进行移动。（5）实验中记录不同场景下的算法效果，对结果进行分析和总结。四、预期结果通过研究，预期达到以下结果：（1）设计出一种基于视觉-激光SLAM的自定位算法，实现移动机器人的自主导航和执行任务。（2）验证算法的可行性和有效性，并探究算法优化的空间。（3）实现自定位系统的搭建和功能测试。五、研究难点研究中可能会遇到如下难点：（1）算法参数的优化。（2）环境数据采集和处理。（3）实验平台的搭建与控制。六、可行性分析当前视觉-激光SLAM技术已经相对成熟。本研究中所采用的技术和方法已被广泛应用于机器人的自主导航和定位。我们将借助相关实验室的资源和软硬件设施，有一定的保障，可以完成本研究的目标。七、研究计划本研究预计进行6个月，按以下时间节点进行研究：2022年3月-4月：完成文献调查，学习视觉-激光SLAM技术的理论知识。2022年5月-7月：设计基于视觉-激光的移动机器人自定位算法，并进行算法参数优化。2022年8月-10月：实现自定位系统的搭建和功能测试，开展实验研究。2022年11月-12月：总结实验数据，撰写本研究的论文。八、参考文献[1]张亚伟,张一帆,许正平.基于单目视觉-SLAM的无人机自主导航系统设计[J].电子技术,2019,ii(7):108-110.[2]冯泽远,刘小杰,程昱,等.基于激光雷达的SLAM技术综述[J].机器人,2021,43(1):1-15.[3]HIKMETBUGEY.ResearchonMobileRobotVisual-SLAMandObjectDetectionBasedonTen