基于计算机视觉的智能小车定位导航系统研制的任务书.docx

基于计算机视觉的智能小车定位导航系统研制的任务书
任务书
一、研究背景和意义
近年来，随着无人驾驶技术的迅猛发展，基于计算机视觉的智能小车也被越来越广泛地应用于无人驾驶、智能物流、机器人等领域。这些应用场景的共同问题是需要对小车进行准确的定位和导航。尤其是在室内环境下，GPS信号受限，传统的传感器（如激光雷达）成本较高，因此需要研究一种基于计算机视觉的低成本、高精度定位导航系统。
二、研究内容和目标
本课题拟研究一种基于计算机视觉的智能小车定位导航系统，要解决以下问题：
1.如何准确测量小车的位置和姿态？
2.如何建立地图，实现小车的自主导航？
3.如何保证实时性和稳定性？
通过以上问题的研究，本课题旨在达到以下目标：
1.研制一套低成本、高精度的基于计算机视觉的智能小车定位导航系统；
2.建立一套完整的地图，实现小车的自主导航；
3.确保系统的实时性和稳定性。
三、研究方法和步骤
1.系统分析：对实际需求和应用场景进行分析，确定系统的硬件和软件平台。
2.图像采集：摆放摄像头对整个室内环境进行拍摄，并将图片传输到计算机。
3.图像预处理：对图像进行去噪、图像增强等预处理操作，以提高图像识别和处理的准确性和效率。
4.特征提取：基于SIFT、SURF等算法，提取图像中的特征点。
5.特征匹配：对不同图像间的特征点进行匹配，得到匹配的结果。
6.位置计算：根据匹配结果，计算得到小车的位置和姿态信息。
7.路径规划：根据小车的位置信息，建立室内地图，实现小车的自主导航。
8.系统实现：完成系统的软件和硬件实现，保证系统实时性和稳定性。
四、进度安排和预期成果
1.第一年：完成系统分析和图像采集，实现图像预处理和特征提取算法，初步完成特征匹配算法，达到实时定位精度3米以内。
2.第二年：完成特征匹配算法，进一步优化系统性能，实现小车的自主导航，预计定位精度达到1米以内。
3.第三年：完成系统实现，并进行实际应用测试，达到实时定位精度0.5米以内，稳定性达到99%以上。
预计成果：
1.发表相关学术论文3-5篇，其中至少1篇发表在国际顶级期刊上；
2.完成基于计算机视觉的智能小车定位导航系统的研制，达到实用化水平；
3.取得一定的技术经验和科研成果，为相关领域的后续研究提供一定的参考。
五、研究团队和经费预算
研究团队：
1.项目负责人：XXX（博士/教授）
2.科研骨干：XXX、XXX、XXX（博士/副教授）
经费预算：
1.设备费：80万元，主要用于采购相机、电脑等设备；
2.人员费：300万元，主要用于支付研究团队的人员工资、经费等；
3.差旅费：20万元，主要用于参加国内外学术会议、调研、交流等；
4.其他费用：20万元，主要为实验材料、场地租用等。
合计：420万元。
六、风险评估和管理方案
本研究存在以下风险：
1.技术风险：部分算法可能存在计算量较大、鲁棒性不强等问题，需要进行技术突破；
2.团队管理风险：过程中可能出现人员离职、学术纠纷等问题，需要制定可行的管理措施和管理制度；
3.预算风险：不可避免地存在预算超支、资金池缺口等风险，需要加强财务监管和风险管理。
风险管理方案：
1.研究团队成员需要认真执行管理规定，保证项目进度和项目质量；
2.严格执行研究计划，进行风险分析和评估，及时解决问题；
3.准确把握资金需求和预算状况，做好风险策略和资金管理。