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AGV小车视觉定位算法的实现研究开题报告

 2020-02-10 23:11:40  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1研究背景

随着科学技术的发展及工业生产自动化程度的逐步提高,自从 20 世纪 50 年代以来,自动导引车(automated guided vehicle, agv)的应用愈加广泛,在工业智能化生产车间与各大港口和机场的货运运输等一些领域扮演着重要的角色。据查阅的相关资料显示:当生产一件产品,直到产品加工完成及其销售,在这过程中,加工及制造的时间仅仅只占总的时间的 5%左右,而用于产品的生产前的等待加工及其生产线输送、生产后的装卸一直到产品储存的时间则高达 95%。在所了解的发达国家中,比如美国、日本、德国等工业强国,生产一件产品,工人生产这件产品所要付出的直接劳动力所要费用只有 10%左右,且这一比例也在持续不断的在下降,然而在生产产品所占费用较多的则是储存及其运输成本,这两样成本所占比例高达 40%左右。

日前,世界上主要的工业强国也在加快的提高企业的竞争力,而所要采取的重要措施则是把物流结构的改变及其物流成本的降低作为企业在激烈竞争中取胜的重要措施。21 世纪的现代化生产也迫使物流朝着现代化的进程进行发展。2013年 4 月份,在汉诺威工业博览会上,“工业 4.0”战略被德国政府正式推出,其中是使用我们所熟悉的物联信息系统(cyber physical system)将工业生产中的产品的供应、制造、销售信息进行数据化与智慧化的处理。由此,以智能制造为主导的第四次工业革命正式拉开序幕。2017 年 4 月份的汉诺威工业博览会的主题为 “融合的工业——创造价值”。作为“工业 4.0”的重点展开方向之一,“智能工厂”成为这一战略创造价值的重要组成部分,也是本届汉诺威工业博览会备受瞩目的一大亮点。总的来说,“工业 4.0”的具体内容包括三个主要主题:智能工厂、智能生产、智能物流。对于我国来讲,我国仍然是一个制造业大国,当前形势下,则是需要积极的向制造业强国进行转型,改变在工业生产中竞争力不足、工业生产效率低下这一弊端,在即将面临的新一轮的工业竞争中能够占领先机。因此,在 2015 年我国政府工作报告中提出《中国智造 2025》行动纲领,全面实施“机器换人”战略,推进工业生产方式由目前的“中国制造”向“中国智造”的转变。

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2. 研究的基本内容与方案

2.1研究的基本内容

本课题“agv车视觉定位算法实现研究”针对目前agv车引导设置安装繁琐、价格昂贵、扩展性低以及传统机器学习实现的视觉算法的准确率低等问题,设计一种基于视觉定位实现的agv小车引导算法,针对机器人在仓库中行走、精确定位问题设计合理的定位和导航算法,对机器人自动导航提出新的设计方案,使其能够高效的解决自动导航定位问题等内容进行深入研究,主要工作内容包括:

agv车视觉定位算法概要设计,对需求和环境进行分析,明确agv车运行的工作环境,进行设计分析,确定总体的解决方案,对agv车视觉定位算法进行概要设计;agv车视觉定位算法详细设计,对主要的技术实现和算法进行详细设计,对定位问题目标检测、关键点检测和路径规划进行详细设计,设计合理的实现方式;实验结果及结论,对设计的算法进行实验验证,及时记录实验结果。对实验结果进行分析,分析问题所在,并优化模型提高准确率;可行性分析,对实验结论进行分析,分析算法可行性。

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3. 研究计划与安排

时间段

主要任务

1-2周

阅读相关文献,熟悉AGV小车确定行走轨迹和行走状态的相关知识,了解国内外图像确定轨迹路线和定位算法的研究背景,熟悉相关软件使用

3-6周

掌握卷积神经网络和递归神经网络的设计原理和方法,确定设计变量,确定实现流程,掌握TensorFlow、caffe框架知识,熟悉相关工具使用

7-8周

对图像数据进行处理,分析实验数据的具体内容、分布情况和各项指标,选择合适的实现方法和工具,搭建网络模型,编写实现视觉定位算法

10-12周

分析模型的图结构、神经网络层、损失函数值等,确定模型,分析模型预测的准确率等各项评价指标,确定调优方向,调整模型网络参数,根据模型评价指标确定最优模型;

13-14周

整理相关研究数据、研究算法与模型,整理毕业设计论文初稿并反复校正

15周

并完成毕业论文答辩

4. 参考文献(12篇以上)

[1] 姚佳杰. 基于视觉的agv道路识别和导引[d].浙江大学,2014.

[2] 郑少华. 视觉导航agv定位与路径规划技术研究[d].华南理工大学,2016.

[3] 凌云志. 基于机器视觉的agv结构设计与导航算法研究[d].华南理工大学,2015.

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