基于视觉标签的AGV路径规划算法研究的开题报告.docx

基于视觉标签的AGV路径规划算法研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着工业自动化的不断发展，自动导引车（AGV）已成为现代制造流程自动化调度的重要设备，被广泛应用于汽车制造、轮胎制造、物流配送、医疗器械等领域。而路径规划是AGV导引过程中的核心问题，也是AGV制造商和使用者最关注的技术之一。
传统的AGV路径规划算法主要基于二维图像处理技术，例如边缘检测和二值化等，但这种方法在面对复杂环境时难以获得准确的路径规划结果。近年来，深度学习与神经网络技术的兴起及其在计算机视觉领域中的应用为AGV路径规划提供了新思路。目前，研究中使用的深度学习算法主要分为两类：一种是基于卷积神经网络（CNN）的视觉检测技术，如YOLO、Faster-RCNN等；另一种是基于循环神经网络（RNN）的序列预测技术，如LSTM、GRU等。这些方法虽然效果显著，但仍存在一些问题，如过拟合、数据量不足、实时性等方面的限制。
因此，基于视觉标签的AGV路径规划算法成为目前研究的热点之一。视觉标签是一种引导机器学习算法进行目标检测的标记方法，其将实际场景中的目标物体与对应的标签进行绑定，可以提高算法对目标的识别准确性及实时性。在AGV路径规划中，利用视觉标签可以准确识别场景中的障碍物及其他关键信息，为AGV的导引提供更加可靠的支持。
二、研究内容及方案
本研究将基于视觉标签对AGV路径的规划进行研究。具体研究内容如下：
1.视觉标签检测技术
使用卷积神经网络进行视觉标签的检测，确定需要避开的障碍物及其他关键信息，为路径规划提供数据支持。
2.AGV路径规划算法设计
根据检测结果，基于Dijkstra算法设计路径规划算法。该算法在考虑距离、速度、障碍物等因素的基础上，为AGV提供最佳的行驶路径。
3.系统集成及测试
将视觉标签检测和AGV路径规划算法集成到实际的AGV系统中，并通过实际测试验证算法的可行性和实用性。
三、预期成果
通过本研究，预期达到以下成果：
1.完成基于视觉标签的AGV路径规划算法的设计方案；
2.实现视觉标签检测技术，并将其集成到AGV导引系统中；
3.实现AGV路径规划算法，并与视觉标签检测技术相结合，形成较为完整的AGV导引路径规划系统；
4.验证基于视觉标签的AGV路径规划算法的可行性和实用性。
四、研究计划及进度安排
本研究预计周期为10个月，具体研究计划和进度安排如下：
1.第1-2个月：文献调研与算法分析；
2.第3-4个月：视觉标签检测技术研究；
3.第5-6个月：AGV路径规划算法设计；
4.第7-9个月：系统集成和测试；
5.第10个月：论文撰写和答辩准备。
五、参考文献
[1]YuanC,FengX,LiangK,etal.AMulti-ObjectiveIntelligentPathPlanningAlgorithmforAGVunderComplexEnvironment.InternationalJournalofDistributedSensorNetworks,2017:2925971.
[2]ZhangY,LongY,HeH,etal.Alaservision-basedpathplanningalgorithmforAGVinwarehouseenvironment.Robotica,2017,35(8):1577-1596.
[3]LiuJ,WangL,ChenJ,etal.ANewRobustVisualServoingNavigationandAGVPathPlanningApproachinWarehouse.IEEETransactionsonAutomationScienceandEngineering,2018,15(4):1567-1578.