基于视觉与IMU信息融合的搬运机器人姿态估计研究与软件实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着机器人技术的快速发展和智能制造的兴起，搬运机器人在工业生产、物流仓储、医疗服务等领域发挥着越来越重要的作用。

准确可靠的姿态估计是搬运机器人实现自主导航、路径规划、避障控制等功能的关键前提。

本选题研究的目的是开发一种基于视觉与imu信息融合的搬运机器人姿态估计方法，并进行软件实现，以提高姿态估计的精度、鲁棒性和实时性，为搬运机器人的智能化和自动化提供技术支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对机器人姿态估计进行了大量的研究，取得了一系列重要成果。

其中，基于视觉和imu信息融合的姿态估计方法因其互补性和鲁棒性而备受关注。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.视觉姿态估计：研究相机标定方法，建立相机成像模型，将图像坐标系与世界坐标系联系起来。

研究特征提取与匹配算法，从图像中提取具有代表性的特征点，并进行匹配，为姿态估计提供可靠的观测数据。

研究基于视觉的姿态解算方法，利用匹配的特征点信息，通过几何计算得到相机的姿态信息。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤：
1.文献调研：深入研究国内外关于机器人姿态估计、视觉slam、imu姿态解算、多传感器融合等方面的文献，了解相关领域的最新研究进展和技术路线，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现：研究基于视觉的姿态估计方法，包括相机标定、特征提取与匹配、姿态解算等关键技术，并进行算法实现和性能评估。

研究基于imu的姿态估计方法，包括imu数据预处理、姿态解算等关键技术，并进行算法实现和性能评估。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种新的视觉与imu信息融合的搬运机器人姿态估计方法：针对现有方法在精度、鲁棒性、实时性等方面的不足，本研究将探索新的融合框架、数据同步方法和融合算法，以提高姿态估计的综合性能。

2.设计面向搬运机器人应用场景的姿态估计算法：针对搬运机器人的运动特点和应用环境，本研究将对算法进行优化设计，以提高其在实际应用中的可靠性和实用性。

3.开发基于视觉与imu信息融合的搬运机器人姿态估计软件系统：本研究将开发一套完整的软件系统，实现姿态信息的实时获取、处理和显示，为搬运机器人的控制决策提供支持。

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] 刘伟, 张铁民, 孙富春, 等. 基于视觉和imu融合的移动机器人室内定位方法[j]. 机器人, 2020, 42(2): 137-146.

[2] 程梁, 王鹏飞, 李秀智, 等. 基于视觉惯性融合的无人机自主导航技术综述[j]. 控制理论与应用, 2021, 38(10): 1557-1571.

[3] 谭浩, 龚俊, 陈杰, 等. 基于多传感器信息融合的机器人位姿估计[j]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2019, 47(s1): 313-317.