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基于视觉和惯性传感器的移动机器人自定位研究的任务书
任务书
一、研究背景
移动机器人是一种自主运动的智能机器人，可以在各种环境中进行结构、运动、任务的自主规划和执行，其应用已经渗透到很多行业。然而，移动机器人的定位是其自主行动的基础。基于视觉和惯性传感器的移动机器人自定位（SLAM）技术是当前最常用的技术，具有较高准确性和实时性。因此，在移动机器人研究领域，基于视觉和惯性传感器的自定位研究具有重要的意义和应用价值。
二、研究内容
1.汇总了国内外基于视觉和惯性传感器的自定位技术，分析其优缺点和适用范围。
2.研究基于视觉和惯性传感器的自定位算法。这是实现自主定位和导航所必需的基础算法。本研究将研发基于视觉和惯性传感器的自定位算法，并将其与已有的算法进行比较和优化。
3.建立地图和环境模型。本研究将使用激光雷达、3D摄像头等传感器获取环境信息，建立机器人所在环境的地图模型。同时，研究如何将机器人的自定位信息和建立的环境模型进行融合，实现机器人在环境中的自主定位和导航。
4.设计并实现基于视觉和惯性传感器的移动机器人自定位实验平台。该平台将包括机器人控制器、传感器系统、定位算法和环境建模模块。
5.进行实验验证。使用该平台对自定位算法进行实验验证，并比较不同算法之间的优缺点，验证该自定位算法在现实环境中的实用性和可行性。
三、技术路线
1.搜集国内外文献，阅读相关研究文献，研究目前主流的基于视觉和惯性传感器的移动机器人自定位技术。
2.分析传感器数据，研发基于视觉和惯性传感器的自定位算法，包括融合算法、滤波算法、数据关联算法等。
3.利用3D激光雷达建立环境模型，对路面，墙壁等进行建模和识别，同时利用摄像头抽取图像信息对环境中的特征物体提取描述。
4.设计并实现基于视觉和惯性传感器的移动机器人自定位实验平台，并进行相关测试，包括各种环境条件下的定位实验、不同速度下的自定位实验等。
5.结合传感器测量数据和建立的环境模型对机器人进行自主定位和导航，实现在不断变化环境中自由行驶。
四、研究意义
1.该研究可以为移动机器人在未知环境中自主导航提供有效解决方案。
2.该研究可以提高基于视觉和惯性传感器的自定位算法的精度，实现更加准确的自定位和导航。
3.该研究对于推进智能制造和智慧城市的建设有着十分重要的意义。
五、参考文献
[1]SmithR&SelfM.EstimatingUncertainSpatialRelationshipsinRobotics.InternationalJournalofRoboticsResearch,1990,(3):444-475.
[2]BaileyT&Durrant-WhyteH.SimultaneousLocalisationandMapping(SLAM):PartITheEssentialAlgorithms.RoboticsandAutomationMagazine,2006,13(2):99-110.
[3]HuangA,HuangB,LiX,andothers.Computervisionforautonomousvehicles:problems,datasetsandstate-of-the-art[J].ProceedingsoftheIEEE,2020,108(11):1727-1756.
[4]Rodriguez-FloridoMA,MoghadamP,RuzJJ,etal.RGB-DSLAMbasedonKeyframeSelectionandRelocalizationthroughRGB-DFeatures[J].Robots,2020,9(4):101.