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基于视觉导航AGV的定位技术与路径规划研究的任务书
一、任务背景：
随着工业自动化程度的加深，自动导航小车（AGV）的应用越来越广泛。为确保AGV能够在工作环境中高效、准确地定位和规划路径，需要对其进行定位和路径规划的研究。基于视觉导航的AGV定位技术和路径规划研究，成为当前研究的一个热点。
二、任务目的：
本次任务旨在研究基于视觉导航的AGV定位技术和路径规划方法，通过实验验证其准确性和鲁棒性，为AGV的实际应用打下基础。
三、任务内容：
1.收集与整理AGV定位技术和路径规划相关的文献，分析现有技术优缺点，为后续设计提供依据。
2.设计实验平台，包括AGV小车、摄像头、激光雷达等设备，搭建相应的硬件环境和软件平台。
3.确定视觉导航AGV的定位和路径规划算法，包括特征点提取、特征匹配、位姿估计、路径规划等关键步骤。
4.针对算法进行实验验证，对比不同算法的准确性、鲁棒性、运行效率等指标进行评估。
5.分析实验结果，总结结论，提出改进和优化的建议。
四、任务要求：
1.具有较强的计算机视觉和控制理论基础，了解AGV相关的技术和应用。
2.能够独立完成实验平台的搭建和算法的设计，并对实验结果进行分析和总结。
3.具备较强的文献查阅和调研能力，能够熟练使用科技论文查阅工具。
4.能够独立撰写科技论文，具备一定的英文水平。
五、任务计划：
本次任务需要完成的时间节点如下：
|任务阶段|完成时间|
|:-------：|:-------：|
|文献调研和分析|3月1日-3月15日|
|实验平台搭建|3月16日-3月31日|
|算法设计和实验|4月1日-4月30日|
|结果分析与总结|5月1日-5月15日|
六、任务成果：
本次任务的成果包括：
1.实验平台的搭建和稳定运行。
2.完整的实验记录和数据分析。
3.研究报告和科技论文。
七、参考文献：
[1]GuoP,HuangY,LiuY,etal.LocalizationandNavigationofaMobileRobotusingMonocularVision[J].IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement,2019,68(8):2954-2962.
[2]FuH,ChengY,JiangZ,etal.RobustVisualLocalizationforAutonomousGroundVehicleBasedonImageMatchingwithScale-InvariantFeatureTransformandRegularizedHoughTransform[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2019,20(2):525-539.
[3]WuY,WangJ,LiaoM,etal.AReal-timeandMulti-scaleVisualDistinguishableComparisonApproachforTrajectoryMappingandSimultaneousLocalizationandMapping[J].IEEEAccess,2019,7:64120-64130.