AGV小车视觉定位算法的实现研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着工业4.0时代的到来，自动化和智能化已成为制造业发展的主要趋势。

作为智能制造的重要组成部分，agv（自动导引车）小车在物流运输、生产制造等领域扮演着越来越重要的角色。

agv小车的自主导航是实现其智能化的关键，而精确定位是agv小车实现自主导航的前提和基础。

2. 本选题国内外研究状况综述

视觉定位技术作为机器人、自动驾驶等领域的关键技术之一，近年来得到了国内外学者的广泛关注和研究，并在agv小车领域取得了一定的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在agv小车视觉定位方面开展了大量的研究工作，并取得了一些成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究基于视觉的agv小车定位算法，并通过实验验证算法的有效性和可靠性。

主要内容包括以下几个方面：
1.视觉定位算法研究:研究agv小车视觉定位的相关技术，包括图像处理、特征提取与匹配、位姿估计等，并选择合适的算法进行改进和优化，以提高定位精度和鲁棒性。

2.系统硬件平台搭建:设计并搭建agv小车视觉定位系统的硬件平台，主要包括agv小车、相机、上位机等设备。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，并按照以下步骤逐步进行：
1.文献调研与技术分析阶段:深入调研agv小车定位技术、视觉定位技术、图像处理、特征提取、特征匹配、位姿估计等相关领域的国内外研究现状，分析各种技术的优缺点，为本课题的研究奠定理论基础。

2.视觉定位算法设计阶段:根据agv小车的工作环境和任务需求，选择合适的视觉定位算法，并对其进行改进和优化。

设计图像预处理方法，以提高图像质量，降低噪声干扰。

5. 研究的创新点

本课题的研究创新点主要体现在以下几个方面：
1.改进的视觉定位算法:针对传统视觉定位算法在复杂环境下鲁棒性较差的问题，本研究将提出一种改进的视觉定位算法，通过结合深度学习、多传感器融合等技术，提高算法在复杂环境下的定位精度和鲁棒性。

2.高效的特征提取与匹配策略:针对传统特征提取与匹配算法计算量大、实时性差的问题，本研究将探索高效的特征提取与匹配策略，例如采用轻量级深度学习模型、gpu加速等技术，提高特征提取与匹配的效率，满足agv小车实时定位的需求。

3.基于视觉的agv小车定位系统:本研究将设计并实现一套完整的基于视觉的agv小车定位系统，包括硬件平台搭建、软件系统开发、系统集成与调试等环节，并通过实验验证系统的有效性和可靠性，为agv小车在实际场景中的应用提供技术支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]王振宇, 程辉, 刘波. 基于改进orb算法的agv视觉定位[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 242-248.

[2]李博文, 王耀南, 李树涛. 基于单目视觉的agv室内定位方法研究[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(10): 221-228.

[3]张鹏, 王耀南. 基于改进视觉slam的agv自主定位导航[j]. 计算机工程与应用, 2020, 56(16): 237-243.