全自主机器人视觉目标识别及其在定位和导航中的应用的开题报告.pdfVIP

全自主机器人视觉目标识别及其在定位和导航中的

应用的开题报告

一、研究背景与意义

随着现代科技的不断发展，自主机器人的应用范围越来越广泛。而

机器人的定位和导航技术是机器人能够实现自主控制、完成任务的重要

技术之一。在机器人实现自主控制的过程中，机器人需要不断地对周

环境进行感知和识别，以发现目标物体，并对其进行跟踪和定位。由此

可见，机器人的视觉目标识别技术对机器人的定位和导航至关重要。

二、研究现状和存在问题

目前针对机器人视觉识别技术已有不少研究，其中比较主流的方法

是利用深度学习技术来构建机器人视觉识别模型。机器人通过学习训练

数据集中的特征来进行视觉识别，以实现对目标物体的定位和跟踪。但

是在实际应用中，机器人识别模型的准确率和鲁棒性都存在一定的问题。

常常会出现模型在复杂环境下无法进行识别、误识别等问题，这会影响

机器人的定位和导航效率。

三、研究内容

本研究拟以现有深度学习技术为基础，加以改进和优化，构建一种

更加稳定和准确的机器人视觉识别模型。并针对机器人实际应用场景下

的特殊要求（例如光线照射、遮挡等），进一步优化算法和参数设置，

以提高机器人识别能力。随后，将设计和实现一个完整的机器人定位和

导航系统，加入优化后的视觉识别模块，测试系统的性能、准确率和稳

定性。

四、研究方法和流程

1.搜集研究现状和方法：收集有关机器人视觉目标识别、定位和导

航技术的文献和资料，对现有技术进行比较和综合，确定论文研究方向

和内容。

2.构建机器人视觉识别模型：采用深度学习技术和现有数据集，经

过预处理和参数调整，构建机器人视觉识别模型，并对模型进行优化和

改善，以提高模型准确率和鲁棒性。

3.设计机器人定位和导航系统：根据机器人实际应用场景的特殊要

求，设计和实现完整的机器人定位和导航系统，将优化后的视觉识别模

块加入系统中，测试系统性能、准确率和稳定性。

4.实验和分析：通过借助机器人平台和实验场地，对系统进行实验

和测试，收集实验数据并进行分析，评估系统性能和提出改进措施。

五、预期成果和意义

本研究旨在构建一种更加稳定和准确的机器人视觉识别模型，并应

用于机器人定位和导航系统中，测试系统的性能、准确率和稳定性。预

期成果有：①构建一种基于深度学习的机器人视觉识别模型，具有更高

的准确率和鲁棒性；②实现一个完整的机器人定位和导航系统，并将优

化后的视觉识别模块加入系统，提高机器人的自主控制能力；③探究机

器人视觉目标识别技术的关键问题和挑战，深入研究机器人定位和导航

技术的发展现状和趋势。其意义在于推动机器人技术的发展，提高机器

人自主控制、定位和导航技术的水平，促进机器人技术在智能制造、智

慧物流等各个领域的应用。