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基于机器人视觉图像的路径规划算法研究的中期报告
一、研究背景
机器人视觉图像处理技术在路径规划领域中的应用越来越广泛。如何利用机器人视觉图像识别目标物体及其形状、尺寸、颜色等特征，进而确定机器人的行进方向和路径规划，是实现机器人自主感知、自主决策、自主行动的关键技术之一。
二、研究目的
本研究旨在设计一种基于机器人视觉图像的路径规划算法，提高机器人在实际工作中的自主控制和精度。
三、研究内容
1.目标物体识别算法的研究
机器人视觉图像处理技术与目标物体识别算法密切相关。本研究将从目标物体的形状、尺寸、颜色等方面入手，研究构建一种高效的目标物体识别算法。
2.路径规划算法的研究
本研究将结合机器人行进过程中的物理特性，研究计算机仿真或实际实验方法，建立基于机器人视觉图像的路径规划算法。
3.算法效果验证
本研究将对研究所得的基于机器人视觉图像的路径规划算法进行验证和改进。
四、预期成果
1.设计出基于机器人视觉图像的路径规划算法。
2.针对路径规划中不同的场景和工况，设计具有普适性的算法，并在实际工作中得到应用。
3.提升机器人自主性、精度和效率。
五、存在问题
1.目标物体识别算法的准确性需要提升。
2.路径规划算法的实际运用需要通过大量实验进行验证和改进。
六、研究计划
1.目标物体特征提取算法的研究，预计用时1个月。
2.路径规划算法的研究和实现，预计用时2个月。
3.算法实验验证和性能分析，预计用时1个月。
4.论文撰写和答辩准备，预计用时1个月。
七、研究经费与工作计划
1.研究经费：50万元。
2.工作计划：预计完成时间为6个月。
八、参考文献
[1]陈鑫，王志强，杨冬梅.基于机器人视觉图像处理技术的路径规划算法研究[J].计算机科学，2018，(8)：80-83。
[2]王彬，刘蓉.基于模板匹配的目标物体识别方法研究[J].系统工程与电子技术，2019，41(6)：1322-1328。