基于视觉的移动机器人道路跟踪的研究的开题报告

基于视觉的移动机器人道路跟踪的研究的开题报告一、选题背景与意义移动机器人是近年来研究的热点领域之一，其应用范围涉及生产、医疗、工程、军事等方面。作为一种智能化设备，移动机器人需要具备对周围环境的感知能力，其中对道路的感知是非常重要的，为机器人导航、路径规划、避障等提供了基础数据。基于视觉的移动机器人道路跟踪技术是实现自主导航的关键技术之一。目前，视觉道路跟踪技术已经被广泛应用于自动驾驶、机器人等领域，取得了很多研究成果。然而，由于机器人在道路行驶中受到了光照、天气、路况等因素的干扰，使得道路的边缘、线条等特征容易模糊甚至消失，因此如何提高道路边缘、线条特征的稳定性和精度成为了视觉道路跟踪技术的瓶颈问题。因此，本文将研究基于视觉的移动机器人道路跟踪技术，旨在提高对道路的感知能力，为实现自主导航提供可靠的基础保障。二、研究内容1.综述常用的视觉道路跟踪技术，如Canny边缘检测、Sobel算子、Hough变换等；2.以机器人在道路上行驶为场景，提出基于深度学习的道路边缘、线条检测方法；3.分析机器人在跟随道路行驶时所面临的挑战，如光照、天气、路况等因素的干扰；4.研究并优化基于深度学习的道路检测方法，提高对道路边缘、线条特征的稳定性和精度；5.设计实验验证机器人对道路的识别、跟踪能力。三、研究方法1.调研与综述：通过调研文献、阅读学术期刊，了解视觉道路跟踪技术的研究现状与发展趋势；2.设计算法：基于深度学习的道路边缘、线条检测，利用卷积神经网络训练模型，探究影响模型精度的因素；3.实验验证：将设计的算法嵌入到机器人中，并在道路环境下进行实验，通过数据分析评估该算法的可行性和有效性。四、预期成果1.获得基于深度学习的道路边缘、线条检测算法，并提高对道路边缘、线条特征的稳定性和精度；2.提高移动机器人对道路的跟踪精度，增强其在行驶过程中的安全性和稳定性；3.发表相关学术论文并申请专利，提升个人、团队以及单位的学术水平。五、进度安排1.第1-2周：调研与综述，熟悉视觉道路跟踪技术的研究现状，制定具体研究方案；2.第3-4周：准备实验用的数据集、搭建基础模型并完成模型训练；3.第5-7周：对模型进行优化，提高对道路边缘、线条特征的稳定性和精度；4.第8周：进行实验验证，并进行数据分析和系统评估；5.第9-10周：撰写论文，并总结研究工作，并准备进行答辩。六、参考文献1.S.Zhu,C.Zhao,J.Wang,etal.Roaddetectionandtrackingforunstructuredenvironmentsbasedonmonocularvision,RoboticsandAutonomousSystems,2019,123:134-146.2.S.S.Wu,G.Jung,Y.Huh,etal.End-to-endmappingnetworkforlanedetectioninurbanscenarios[C]//IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation.IEEE,2019:7904-7910.3.B.TripicchioandY.S.Kim.Deeplearning-basedroaddetectionandtrackingforautonomousdrivingvehiclesinchallengingscenarios,