风管机器人同时定位与地图创建方法研究的开题报告.docx
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风管机器人同时定位与地图创建方法研究的开题报告1.研究背景与意义空气流通是保障建筑物室内空气质量的重要环节,而风管系统是实现空气流通的核心设备之一。然而,风管系统的安全性和可靠性却一直是重要的技术难题,尤其是在一些人员难以到达或危险环境下的维修和清洁作业。因此,随着智能化技术的发展和成熟,风管机器人的应用已成为现代建筑物维护的重要手段,对于提升建筑物室内环境质量和人员安全保障具有重要意义。现有的风管机器人主要采用基于摄像头的导航方式进行定位和地图创建。但是由于摄像头的视野受限,通常需要在风管内部安装额外的
风管机器人同时定位与地图创建方法研究的任务书.docx
风管机器人同时定位与地图创建方法研究的任务书任务书任务名称:风管机器人同时定位与地图创建方法研究任务背景:随着智能机器人技术的快速发展,风管机器人在工业、建筑和其他领域中的应用越来越广泛。风管机器人在环境中的同时定位与地图创建(SimultaneousLocalizationandMapping,SLAM)是实现自主导航和任务执行的关键技术。任务目标:本次任务的目标是研究风管机器人在复杂环境中的同时定位与地图创建方法,以提高机器人的自主导航和任务执行能力。具体目标包括:1.研究风管机器人的传感器技术,包括
面向智能移动机器人的同时定位与地图创建研究的开题报告.docx
面向智能移动机器人的同时定位与地图创建研究的开题报告一、选题背景随着科技的不断进步,智能机器人已成为现代制造业、服务业、医疗等领域中不可或缺的工具。其中,智能移动机器人具有无人化、自主化等特点,在物流、工业生产等领域发挥了重要作用。同时,智能移动机器人的使用也已从业界逐渐延伸至家庭领域,成为人们日常生活中越来越常见的产品。对于一个智能移动机器人来说,它需要精确、高效地定位自身的位置,才能够更好地执行任务,完成各种工作。同时,机器人需要准确地绘制出周围的地图,并且根据地图来规划巡航路线,避免碰撞等问题。因此
移动机器人同时定位与地图创建研究.pdf
湖南大学硕士学位论文移动机器人同时定位与地图创建研究姓名:张路金申请学位级别:硕士专业:控制科学与工程指导教师:孙炜20090415再次,在所构建的框架下,对基于扩展卡尔曼滤波的SLAM方法(EKF.SLAM)对神经网络的在线学习。通过基于EKF神经网络的运动学模型误差补偿的SLAM摘要在未知环境下,移动机器人要实现自主探索,必须具备对环境的感知、理解和完成自身定位的能力,也就是所谓的同时定位与地图创建(SLAM)能力。移动机器人的同时定位与地图创建是当前移动机器人研究领域的热点,是实现移动机器人完全自主
基于视觉与激光信息融合的机器人同时定位与地图构建方法研究的开题报告.docx
基于视觉与激光信息融合的机器人同时定位与地图构建方法研究的开题报告一、研究背景随着机器人技术的发展,机器人在各种领域逐渐得到了广泛应用,如无人驾驶、工业自动化、医疗护理、物流仓储等。机器人能够通过自身的传感器获取环境信息,定位自身位置并构建地图,然后根据任务要求对环境进行探索和执行,达到自主导航和操作的目的。为了实现机器人的自主导航与操作,其中最基本的任务是机器人的定位和地图构建。机器人的定位和地图构建技术是机器人自主导航技术中的关键问题,直接影响机器人的导航和操作效果。当前机器人导航技术主要分为两种方法