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基于主被动视觉的障碍检测与机器人局部路径规划的开题报告
一、研究背景和意义：
近年来，随着机器人技术的快速发展，机器人在日常生活中的应用越来越广泛。而在机器人实际控制和应用中，机器人的智能导航和规划算法是至关重要的一部分。机器人在环境中移动时面临许多挑战，其中避免障碍是最关键的任务。为了实现无人驾驶车辆、自动化仓库和移动机器人等各种自动化系统的实现，机器人必须具备有效的障碍检测和路径规划能力。
在机器人导航和规划算法中，障碍检测和路径规划是两个关键问题。在实际场景中机器人必须能够快速、准确地检测环境中的障碍物，并规划出一条安全的路径以避免碰撞。
以往的工作主要是采用传统的计算机视觉方法或激光雷达来检测障碍物和规划路径。这些方法通常具有高计算成本和低鲁棒性。然而，随着深度学习的出现，基于深度学习图像分割和目标检测的视觉方法逐渐受到了广泛关注。这些方法具有高精度和良好的鲁棒性，而且不需要专门的传感器设备。
因此，本文提出了一种基于主被动视觉的障碍检测与机器人局部路径规划方法，利用深度学习中的卷积神经网络(CNN)对环境中的障碍物进行检测和分割，然后结合被动视觉来对障碍物进行跟踪和预测，并结合机器人当前位置和方向，实现局部路径规划。该方法拥有更高的精度和鲁棒性，并能够适应不同的场景。
二、研究内容：
本文主要研究基于主被动视觉的障碍检测与机器人局部路径规划，包括以下几个方面：
1.数据集采集和处理：在实际场景中，数据集采集是非常困难的。因此，本文将采用模拟器来模拟环境，并根据模拟器生成的数据集来训练深度学习模型。同时，还需进行数据增强来提高模型的鲁棒性和泛化性能。
2.深度学习模型训练：本文将使用基于卷积神经网络的图像分割和目标检测算法来检测环境中的障碍物。在模型训练过程中，将采用监督学习和强化学习的方法来优化模型，提高其精度和鲁棒性。
3.被动视觉跟踪和预测：在障碍物被检测出来后，需要通过被动视觉来对障碍物进行跟踪和预测。这个过程需要利用图像序列的信息来推测障碍物在未来的位置和运动方向。
4.机器人局部路径规划：本文将根据机器人当前的位置和方向，利用检测到的障碍物位置和跟踪预测信息来进行局部路径规划，以实现机器人的安全移动。
三、研究计划：
阶段一：数据集的采集和处理10天
阶段二：深度学习模型的训练和优化25天
阶段三：被动视觉跟踪和预测算法的实现20天
阶段四：局部路径规划算法的实现15天
阶段五：实验和数据分析10天
预计总时长：80天
四、研究目标和成果：
本文的主要目标是研究基于主被动视觉的障碍检测与机器人局部路径规划方法，并设计实验验证该方法的有效性和优劣。本文的研究成果将是一种基于深度学习和被动视觉的机器人导航和规划算法，能够应对不同场景下的障碍检测和路径规划问题。同时，该方法还可应用于自动驾驶、自动化仓库和移动机器人等领域，具有广阔的应用前景和经济效益。