未知环境下的机器人路径搜索算法与实验研究开题报告

 2020-02-10 11:02

1. 研究目的与意义(文献综述)

当今社会人类活动范围日渐扩大,而很多活动已经不适合人力来完成,使用机器人来完成这些任务,从而减少人力负担、规避可能存在的风险,便是如今时代工程人员需要研究的方向。作为一种新时代的生产工具,机器人表现出了极大的优越性。他们可以提高生产效率,减轻劳动强度,改变生产模式等。近年来机器人开始广泛应用于娱乐、体育、工业、服务领域中, 尤其在一些作业环境比较恶劣的情况下, 如焊接、火灾侦察、生化探测、隧道凿岩及抢险救灾等,将人们从危险,繁重,恶劣的工作环境中解放出来。

上个世纪 60 年代以来,工业生产领域中逐渐出现了机械加工,检测,装配,喷涂等各种类型的机器人,大大提高了产品质量和生产效率。然而随着机器人的不断发展,人们逐渐发现这些固定于某一位置操作的机器人不能满足很多现实的应用需求。这些商用的机器人存在一个根本性的缺点:缺乏机动性。其工作和运动的范围是有限的。因此在 20 世纪 80 年代后期,许多国家和地区开始有计划地开展了对移动机器人技术的研究。

移动机器人的路径搜索和导航是机器人学的传统课题,在假设机器人环境已知的条件下,已经有了大量的研究成果。在实际应用中,环境对于机器人来说往往只是部分已知甚至是完全未知的,不完整环境信息下的机器人导航通常是基于传感器数据的.和已知环境下的方法相比,基于传感器的方法更侧重发现一条可行的通往目标点的路径,而不是去寻找最优的路径。而本课题所研究的背景环境,便是在隧道挖掘过程中,设计隧道机器人去完成各种的探测工作。而对于这样一台隧道机器人而言,尽管隧道挖掘会有工程规划图,但隧道内的实际具体环境仍然是一个未知环境,因此需要做到在这样的未知环境下进行路径搜索,便是本课题研究的内容。

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2. 研究的基本内容与方案

本课题的基本内容是用于隧道巡检机器人的路径搜索算法设计,需要完成未知环境下的机器人路径搜索算法方案设计,完成未知环境下环境数据的采集、分析和处理。首先在文献阅读和调研的基础上完成未知环境下机器人路径搜索算法模型设计,然后利用实验室的设备完成算法模型的实验验证和实验结果的分析,最后完成毕业论文的撰写。

对未知环境中移动机器人研究中利用单一传感器,自主导航时出现不能及时定位、构建地图不精确等问题,拟采用计算提议分布时将移动机器人所有的观测数据与里程计信息融合,并重点进行基于激光雷达与双目视觉信息融合的移动机器人同步定位与地图构建研究。改进RBPF算法将观测传感器( 激光雷达与双目视觉当前观测信息)提取出来的融合信息融入到粒子提议分布中,以有效降低粒子匮乏问题的发生;再使用基于 ORB 的特征提取与匹配,随后进行数据融合;接着进行具体实验,收集实验数据,代入改进的RBPF算法,验证模型准确性。

3. 研究计划与安排

02.18-03.25:文献检索和方案设计,提交开题报告

03.26-04.20:设计算法模型,进行实验收集数据

04.21-05.04:分析实验结果,完善改进算法模型

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4. 参考文献(12篇以上)

[1]王消为,贺利乐,赵涛.基于激光雷达与双目视觉的移动机器人slam研究[a].传感技术学报,2018,31(03):394-399.

[2]李鹏,张金艺,韩国川,苏全程,何利康. 激光雷达机移动器人局部搜索跟踪算法[a].电子测量技术,2018,41(11):6-9.

[3]王光庭,曹凯,刘豪.基于激光雷达与视觉信息融合的slam方法 [a].山东理工大学学报(自然科学版),2019,33(01):9-19.

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