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基于立体视觉的移动机器人局部路径规划的开题报告
一、选题背景
移动机器人局部路径规划是机器人导航的重要研究领域之一。目前的局部路径规划方案大多采用基于二维地图或者基于传感器数据的方法进行规划。但是，基于二维地图的方法存在定位不准确和环境改变无法处理的问题；而基于传感器数据的方法受到噪声干扰的影响较大，导致规划的效果不稳定。因此，本文借助于立体视觉技术，提出一种基于立体视觉的移动机器人局部路径规划方案，以解决上述问题。
二、研究内容
本文从以下两个方面展开研究：
1.立体视觉感知与建图
通过摄像头获取场景信息，借助于立体视觉技术实现对场景的三维重构，获取目标物体的位置和形状等信息。根据获取的环境信息，建立三维地图，并将地图划分成环境栅格和机器人自身栅格。利用环境栅格信息，进行预处理，生成能够反映环境约束的距离场。将生成的距离场作为机器人的感知模型，为后续路径规划提供约束条件。
2.机器人局部路径规划
基于构建的三维地图，借助于A*算法，采用规划到参数化方法，生成路径。考虑机器人的机动性和偏转能力，将生成的路径进行平滑处理，以保证路径的连续性和流畅性。对于环境变化，采用增量式路径规划方法，在保证安全前提下实现实时的路径规划更新，以适应变化的环境。
三、创新点
1.采用立体视觉技术实现对环境的三维建模和物体重构，相比基于二维地图建模或者单一传感器数据建模方式，能够更精准地反映环境信息，解决了某些离散化的误差问题。
2.将距离场作为机器人的感知模型，能够有效地约束机器人的行动范围，提高路径规划的效率。
3.采用增量式路径规划方法，无需重新规划整个路径，能够快速响应环境变化，提高机器人的反应速度和动态控制性。
四、研究方法
1.立体视觉技术：采用自适应匹配算法实现图像匹配，生成深度信息。
2.环境栅格生成：采用光线跟踪算法，将环境划分成环境栅格和机器人自身栅格，生成环境距离场。
3.路径规划：基于A*算法，实现路径规划。
4.路径平滑：基于二次规划算法实现路径平滑。
5.增量式路径规划：基于环境信息的变化实现路径增量更新。
五、研究难点
1.基于立体视觉感知环境，并建立三维地图，需要解决多方面的问题，如环境噪声去除、视差空洞填充、场景变化处理等。
2.路径规划需要考虑多种约束因素，如障碍物、地形坡度、机器人运动学模型等多个因素进行综合处理。
3.增量式路径规划需处理路径断点、路径插值、新路径的有效性检验等问题。
六、应用前景
基于立体视觉的移动机器人局部路径规划方案可广泛应用于慢速移动机器人、麻将机器人、叉车等智能装备领域。另外，该算法也可用于种植业、智能物流、智能医疗等具有智能化移动需求的领域，具有广泛的应用潜力。