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基于视觉的室内移动机器人定位与建图研究的任务书
任务书
1.任务背景
在日常室内环境中，移动机器人（MobileRobots）被广泛应用于自动化巡检、厂房盘点、无人送货等场景，它可以代替人类完成行走、搬运等重复性工作，提高工作效率，减轻人力负担。在这些任务中，机器人需要具备对环境的感知和理解能力，以在未知环境中自主导航和完成任务。
室内移动机器人定位与建图是移动机器人的基础任务之一，其目标是利用机器人的传感器和算法实现对室内环境的建模和自定位。在这个任务中，机器人需要通过各种传感器，如摄像头、激光雷达、超声波传感器等，获取室内环境的信息，并将这些信息转化为机器人的状态变量和建图数据。
本项目旨在利用基于视觉的方法实现室内移动机器人的定位和建图任务，借助深度学习和计算机视觉等技术，提高机器人的自主导航和环境感知能力，为移动机器人的应用提供技术支持。
2.任务目标
本项目的主要目标是设计和实现一个基于视觉的室内移动机器人定位和建图系统，实现以下功能：
1)利用摄像头等成像设备，获取室内环境的视觉信息；
2)借助计算机视觉与深度学习等技术，对视觉信息进行处理和分析，提取环境的特征和轮廓等信息；
3)建立室内地图，并与机器人的状态变量相结合，实现机器人的自定位；
4)实现机器人在地图中的路径规划和导航。
3.任务内容
具体来说，本项目的任务内容包括以下几个部分：
1)系统设计：设计一个基于视觉的室内移动机器人定位和建图系统，建立系统模型，明确系统功能和模块间的协作关系。
2)硬件配置：选择合适的硬件平台和成像设备，搭建机器人系统，并根据系统模型设置传感器的参数和机器人的运动控制。
3)视觉信息获取：通过成像设备获取室内环境的视觉信息，并将其转化为数字信号，存储在计算机中。
4)视觉特征提取：借助计算机视觉和深度学习技术，对视觉信息进行处理和分析，提取环境的特征和轮廓等信息。
5)地图构建：将提取的环境信息转换为机器人的地图，并与机器人的状态变量相结合，实现机器人的自定位。
6)路径规划与导航：对机器人进行路径规划，并实现机器人的导航。
7）系统集成：将以上模块相结合，搭建成系统，并进行实验测试。
4.实施方法
本项目的实施方法主要包括以下几个方面：
1)系统设计：根据任务目标，明确系统功能和模块间的协作关系。利用UML等设计工具，建立系统模型。
2)硬件配置：选择合适的硬件平台和成像设备，搭建机器人系统。根据系统模型设置传感器的参数和机器人的运动控制。
3)视觉信息获取：利用机器人上的成像设备，获取室内环境的视觉信息，并将其转化为数字信号，存储在计算机中。
4)视觉特征提取：借助计算机视觉和深度学习技术，对视觉信息进行处理和分析，提取环境的特征和轮廓等信息。可以利用OpenCV等开源框架，编写视觉处理算法。
5)地图构建：将提取的环境信息转换为机器人的地图，并与机器人的状态变量相结合，实现机器人的自定位。常用的算法包括ParticleFilter、KalmanFilter等。
6)路径规划与导航：对机器人进行路径规划，并实现机器人的导航。可利用A*等算法，对地图进行遍历和路径规划。
7）系统集成：将以上模块相结合，搭建成系统，并进行实验测试。可以利用ROS等开源机器人操作系统，实现系统模块的协同运行。
5.预期成果
本项目的预期成果包括以下几个方面：
1)完成一个基于视觉的室内移动机器人定位和建图系统，实现机器人的自主导航和环境感知能力。
2)具备良好的实验测试结果，能够在实际任务中应用，并且相比其他方法有更好的性能。
3)在相关领域发表论文或获得专利，为学术界和工业界提供技术支持。
4)获得较好的团队协作能力和实践经验，提高学生综合素质和创新能力。
6.时间安排
本项目的时间安排如下：
1)系统设计和项目调研：1周。
2)硬件配置和成像设备的选择：2周。
3)视觉信息获取和特征提取：2周。
4)地图构建和状态估计：3周。
5)路径规划和导航：2周。
6)系统集成和实验测试：4周。
总计14周。项目具体进度按照计划书进行调整，确保任务目标的完成。
7.预算
本项目的主要预算如下：
1)硬件购置：50000元。
2)软件开发：20000元。
3)实验测试：10000元。
总计80000元。
8.参考文献
1)Y.Zhang,Y.Liu,T.Lan,etal.RobustvisualodometryalgorithmformobilerobotusingRGB-Dcamera[J].NonlinearDynamics,2018,93(3):1717-1731.
2)H.Zhang,Y.Liu,N.Xiong,etal.AKinect-basedindoormobilerobotnavigationsystem[J].JournalofIn