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基于多传感器融合的机器人定位及避障算法研究的开题报告
一、研究背景与意义
近年来，随着机器人技术的不断发展，越来越多的机器人应用场景涌现出来。机器人的定位和避障是机器人技术中的两个重要问题，很大程度上决定了机器人的应用范围和效果。目前，机器人定位和避障主要通过各种传感器实现，如激光雷达、摄像头、惯性传感器等。但是单一传感器很难实现对复杂环境下机器人的定位和避障，因此多传感器融合成为了当前的研究热点。多传感器融合不仅可以提高机器人的定位和避障精度，同时也能提高机器人的鲁棒性和适应性。
二、研究内容
本文主要研究基于多传感器融合的机器人定位及避障算法。具体包括以下内容：
1.研究机器人定位的多传感器融合算法，包括激光雷达、摄像头、惯性传感器等多种传感器的融合算法。
2.研究机器人避障的多传感器融合算法，并将其与机器人定位算法相结合，实现机器人在复杂环境下的定位和避障。
3.实验验证多传感器融合算法的效果，并与传统的单一传感器定位和避障算法进行对比。
三、研究方法与技术路线
1.研究机器人定位的多传感器融合算法，主要采用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法进行研究，同时也考虑机器人的运动学模型，在多传感器协同下实现机器人位置和姿态的估计。
2.研究机器人避障的多传感器融合算法，主要采用基于深度学习的机器视觉算法和基于模型的避障算法相结合，同时也将激光雷达和惯性传感器等非视觉传感器的数据融合，实现机器人的避障功能。
3.实验验证多传感器融合算法的效果，采用同一机器人平台，在不同复杂环境下进行比较。同时，也会针对不同传感器的拟合精度和实时性进行实验评估。
四、预期成果与创新点
1.提出一种基于多传感器融合的机器人定位及避障算法，实现机器人在复杂环境下精确定位和避障的能力。
2.验证多传感器融合算法的效果，对比实验现有的单一传感器定位和避障算法，并提出具体的改善方案。
3.提高机器人的鲁棒性和适应性，为更多机器人应用场景提供技术支持，具有重要的理论和实践意义。
五、进度安排
第一年：研究机器人定位的多传感器融合算法，编写相应算法程序，并进行实验验证。
第二年：研究机器人避障的多传感器融合算法，编写相应算法程序，并进行实验验证。
第三年：针对实验数据进行分析和评估，完善算法，并在不同机器人应用场景下进行实际测试。
六、参考文献
1.LiC,ZhuH,DingZ,etal.ASurveyofMulti-SensorRobotSystems[C]//20194thInternationalConferenceonMechanical,ControlandComputerEngineering(ICMCCE2019).AtlantisPress,2019:485-488.
2.LiZ,GeSS,LeeTH,etal.AsurveyonKalmanfilteringfornonlinearsystems[J].Automatica,2015,50(9):2213-2237.
3.MahjoubMA,BelkhoucheF,ZemouriR.Pathfindingandobstacleavoidanceformobilerobotsindynamicenvironments[C]//InternationalConferenceonAdvancedIntelligentSystemsandInformatics.Springer,Cham,2018:872-882.