导读:本文包含了可移动机器人系统平台论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:玉米植株,移动机器人,叁维信息,信息采集
可移动机器人系统平台论文文献综述
李鹏,劳彩莲,杨瀚,冯宇[1]（2019）在《基于移动机器人平台的玉米植株叁维信息采集系统》一文中研究指出为了快速、无损、自动获取玉米植株的叁维信息,设计了一种基于移动机器人平台的玉米植株叁维信息采集系统。首先,通过四轮驱动移动机器人与升降平台配合,精准控制Xtion深度相机多视角采集盆栽玉米植株的叁维点云数据;然后,对获取的点云进行配准拼接与滤波,实现玉米植株的叁维重建;最后,对重建后的玉米模型进行叶片的分割与参数测量。该系统的移动机器人运动误差可以控制在1 cm之内,玉米植株叶片参数测量误差在1%～5%之间,证明了该系统进行玉米植株叁维信息采集的可行性。(本文来源于《农业机械学报》期刊2019年S1期）
孙鹏飞[2]（2019）在《跌倒检测算法研究及其在移动机器人平台系统实现》一文中研究指出随着人口老龄化加剧,世界各国都面临老龄人口增加和医疗资源紧张的社会问题,这其中对老人进行跌倒监测和救护是重点之一。世界各国研究机构和企业针对跌倒检测方案开展了广泛的研究和试验,很多跌倒检测算法和商业产品相继问世,但普遍存在准确率低、实用性有限、用户使用体验差等问题。随着人工智能和自动化技术的发展,移动机器人在各个领域中起到了越来越重要的作用,在跌倒检测任务中亦是如此。移动机器人在改善用户体验和增强人机交互的同时,可以弥补传统检测方案灵活性不足的缺点。本文以此为出发点,旨在研究并实现一套基于移动机器人的跌倒检测算法,提高算法的准确性并且在实际生活场景下改善用户的使用体验。本文的主要工作和贡献总结如下:(1)讨论了目前国内外各种跌倒检测算法存在的优缺点,对老年人的日常行为进行了总结。详细分析了人体在跌倒过程中和跌倒后的姿态特征变化,对跌倒动作进行了定义,指出了检测算法可以根据人体跌倒后的动作特征、人与地面的语义关系两个方面进行设计和实现。(2)利用跌倒过程中人体轮廓特征变化较大的特点,设计并实现了一种基于人体轮廓特征的跌倒检测算法。算法首先使用目标检测算法检测人体目标区域,然后提取人体区域宽高比、质心高度、离地高度和方向角四种特征,训练SVM分类器进行分类,算法在公开数据集上的精确率高于现有算法。(3)提出了一种新的检测算法CRN(Coexistence Relation Network)。CRN在提取目标本身细节特征的同时,有效地利用了全局上下文信息辅助检测任务,提高检测算法的准确率。CRN是端到端的,可以简化训练和测试过程,保证了算法能够快速准确地完成检测任务。多个公开数据集上的实验结果表明CRN可以将目标检测的mAP提高1%左右,动作识别提高1.3%,跌倒检测提高1.7%。(4)搭建了一套基于移动机器人的跌倒检测系统,验证了本文算法在有限计算资源条件下的有效性和实用性。移动机器人负责图像的采集、传输以及进行检测位置的调整,引入云端检测平台来完成接收数据、跌倒检测和报警等任务。在实际场景下,整套系统可以流畅的完成跌倒检测任务,有着较好的用户体验。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-05-27）
梁思瑞[3]（2019）在《小型移动机器人自主运动系统平台研究》一文中研究指出在我国人口老龄化日趋严重的社会现实下,功能强大的小型室内移动机器人可以缓解社会劳动力不足带来的一些社会问题和经济问题。移动机器人的自主运动系统是其实现其它功能的基础。因此,针对小型室内移动机器人自主运动系统中的自主定位、运动控制、远程监控等问题做了较深入的研究,设计了一种适应室内环境的小型移动机器人自主运动系统平台。具体而言:(1)为克服室内光照变化和算法复杂度对机器人视觉定位的不良影响,基于室内固定自发光特征物,结合数据库特征匹配的思想,提出了一种对室内光照变化不敏感且定位速度较快的视觉定位算法。(2)根据室内自发光特征物图像特点与本视觉定位算法要求,设计了图像处理和特征提取算法。(3)设计了双履带运动测试平台以适应室内结构复杂、空间狭小、转角多的环境,并提出了与测试平台和室内环境相适应的避障算法和导航思路。(4)设计了“平台控制器/PC客户端/PC服务器”的运动控制架构,结合双向有应答SPI通讯和实时操作系统,解决了现有机器人的单片机控制器处理压力较大的问题,提高了其数据处理能力和控制实时性。并且,完成了有刷直流电机的闭环调速控制。(5)基于IOCP(Input/Output Completion Port)实现了单个服务器与多个机器人客户端之间的实时高并发通讯。在此基础上实现了实时图像传输及显示,并设计了一种C/S模式的多平台集群监控系统。经测试,小型移动机器人自主运动原型系统运动测试平台能在实验室环境下正常运动;视觉定位算法有一定的可行性;多平台集群C/S监控系统能稳定运行,可满足基本的监控需求。以上完成的工作可以为后续小型移动机器人自主运动系统的研究提供一定的参考价值。(本文来源于《长安大学》期刊2019-04-19）
杨小彤,饶安琪,余雪勇[4]（2018）在《基于移动机器人的远程视频监控平台系统》一文中研究指出由于传统的监控系统功能单一、位置固定、缺乏实时性,而搭载具备自主导航定位能力的机器人为监控设备具有灵活、可控的特点,可作为移动节点和移动控制器,部署在大型仓库、生产车间等工业及家庭环境中。将智能机器人作为物联网远程监控系统的核心,研究了智能机器人的移动边缘控制器、视频分析处理与软件平台设计,并运用无线通信、传感器、对象识别等多种物联网与通信技术提出可运行的远程视频监控平台系统。(本文来源于《物联网与无线通信-2018年全国物联网技术与应用大会论文集》期刊2018-11-29）
卢成[5]（2018）在《基于android平台的移动机器人远程控制系统的研究与实现》一文中研究指出随着远程控制、互联网和移动机器人应用技术的快速拓展,利用远程终端来控制移动机器人已经在许多特定行业获得成功应用。目前,针对特定行业移动机器人远程控制的应用场景、模式及灵活个性还需要开展研究。本文以机房巡检机器人的特定应用场景要求为设计依据,并且结合常用的android手机控制系统以及公网转发服务器,设计了一款基于android平台的移动机器人远程控制系统。论文首先给出了基于android平台的移动机器人远程控制系统的概要设计,即android终端通过公网管理转发服务器来实现对外网移动机器人的远程控制,讨论了公网管理转发服务器和android控制终端数据传输模块的实现。在此基础上,机房巡检机器人将采集到的视频图像数据经标准压缩编码后,通过公网管理转发服务器发送到android客户端,机房巡检员通过该客户端的可视化控制界面,可以根据现场实际情况对移动机器人进行远程控制。在方案设计中,考虑到远程控制实时性的需求,本文采用UDP数据传输方式实现移动机器人和android客户端的数据交互,使用android中组件AudioRecord和AudioTrack来完成语音数据的采集与播放,使用nginx技术来解决公网转发服务器的负载均衡问题,使用mysql数据库技术来解决移动机器人端的视频数据存储问题。最后,对移动机器人和android客户端之间数据传输的网络延时、系统实时视音频互动等功能进行了测试,结果表明,移动机器人和android客户端的数据传输延时较低,系统视音频互动效果良好,基本满足系统设计和实际应用需求。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
曾俊皓[6]（2018）在《基于ROS的移动机器人系统平台的设计与实现》一文中研究指出目前机器人应用人才短缺,许多高等院校均开设了机器人工程专业。移动机器人平台是开展机器人工程专业实践教学的重要载体。本文基于机器人操作系统ROS(Robot Operating System)研制开发移动机器人平台,可用于机器人相关专业的实践教学中。本文主要工作如下。分析了ROS操作系统的研究现状、国内外机器人实践教学平台的研究现状,并根据“机器人工程”专业的实践教学要求明确了平台的功能需求,制定了系统总体的机械设计和控制设计方案,最终实现了移动机器人平台的实物搭建。介绍了轮速PID算法和里程计算法原理,为两轮差速驱动机器人移动平台建立了运动学模型,基于STM32F103的嵌入式开发板,使用C++编程实现了轮速PID控制算法和里程计算法。分析了ROS的架构、运行机制和本机器人平台的硬件构成,制定了ROS与STM32F103的串口通讯协议和无线手柄控制协议,实现了无线遥控和数据实时采集的功能。基于谷歌公司的cartographer功能包和ROS系统的move_base功能包,根据平台硬件属性进行关键参数编程配置,实现了地图构建及自主导航移动的功能。通过实验对移动机器人平台进行了地图构建和导航的测试。在实验过程中,分析了地图构建过程中容易出现的主要问题并给出了解决办法;同时进行了机器人的自主导航定位功能测试。测试结果表明,本文设计的机器人能够完成室内环境下的地图构建并进行导航定位,基本实现了预定功能,验证了基于ROS系统设计的移动机器人平台的可行性。(本文来源于《华南理工大学》期刊2018-10-15）
黄天龙[7]（2018）在《基于云平台的移动机器人自主控制系统研究》一文中研究指出移动机器人是结合了多种先进技术的智能系统,它已经在服务、救援等诸多方面进行了广泛应用。现在随着云计算技术的发展,将移动机器人运行产生的大规模数据交给云端进行计算处理是解决移动机器人本地计算资源匮乏的一种可行解决方案。这一解决方案能够在一定程度上缓解移动机器人硬件成本和运行效果之间的矛盾。目前,谷歌公司的Waymo平台和百度公司的Apollo平台都使用了云计算技术对自动驾驶车辆行驶过程中产生的数据进行云端化处理。本文分析了市面上已有关于全向移动机器人结合云平台的实际案例,在借鉴了它们思路的基础上,针对现有全向移动机器人进行了基于云平台的移动机器人自主控制系统研究。本文提出了基于云平台的叁轮全向移动机器人总体框架及自主控制系统体系结构;给出了全向机器人运动控制系统模型;完成了全向机器人双闭环姿态控制;搭建了基于安卓技术和Web技术的云端运动控制平台;完成了基于Spark的云端计算平台测试及与全向机器人的机器人操作系统ROS(Robot Operating System)中心数据交互测试;利用深度相机结合Spark云端计算平台,在一定程度上实现了全向移动机器人无GPS(Global Positioning System)参与下的自主控制。从硬件层面上,移动机器人除了机器人车体、电机及底层控制单元外,还配备有深度相机、UM220-Ⅲ和MPU9250等传感器来进行外部环境的检测,ARM作为移动机器人的关键部分,起到了承上启下的作用,完成主控单元与机器人ROS宿主机的通信及人机交互。从软件层面上,全向移动机器人主要使用了ROS、Apache Spark实时计算引擎、安卓开发技术和Web开发技术。通过使用这些技术实现对移动机器人的控制以及对移动机器人运行产生数据的处理。ROS作为核心,主要完成对全向移动机器人上各传感器信息的信息管理与运动控制系统及云端计算。安卓端、Web和Apache Spark通过ROS-bridge工具实现与ROS通信。安卓端和Web端完成基本的控制、数据存储和管理功能。Apache Spark订阅经ROS包装的机器人数据并结合本地编写运行的程序进行机器人数据的处理并将结果由ROS返回至移动机器人端进行控制。从策略层面上,以实现全向移动机器人自主运动为出发点,以视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术为主结合ROS系统及Apache Spark云端计算平台,在一定程度上实现了全向移动机器人的自主控制。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2018-05-01）
付威[8]（2018）在《移动机器人平台视频监控系统的设计与研究》一文中研究指出在最近十年以来,随着信息技术的综合发展,智能机器人已经大规模应用到人类的生产生活中。搭载监控设备的具备自主导航定位能力的移动机器人,通过预先对场景进行建模,可以部署在水电站、生产车间、机场大厅等工业生产和人类生活环境中。目前,结合移动机器人技术的监控视频采集系统的研究已经成为学术界和工业界的研究热点。本课题主要解决将视频监控技术运用于移动机器人工作环境的具体工程问题。首先,本文搭建了一套移动机器人监控视频采集平台。结合现有的机器人底盘技术,本文自主设计了相应的底层硬件控制单元和上层设备管理单元,实现与机器人相关硬件设备的控制和数据获取。随后,本文研究了移动机器人平台监控视频的采集和编码方法,设计了视频采集模块。在保证系统较低功耗的前提下,利用平台硬件加速能力实现视频数据的高效H.264/AVC编码。同时,软件方案支持多种编码方法,为后续开发提供了良好的扩展性。整个采集模块运行于通用硬件设备和软件平台,具备良好的设备替换能力和软件移植能力。通过在不同平台使用不同视频采集和编码方法进行对比实验,验证了本文方法的有效性。然后,针对弱网络环境下的数据传输,以数据完整性和数据快速传输为目标,本文设计了监控视频的传输模块。本文通过线程池并发传输的方式加速数据在网络中的传输速度,提升网络带宽的使用效率。同时,通过在服务端维护网络连接的上下文信息,避免数据在频繁的网络中断和接入点切换中重复传输。通过在局域网和公网下的多组实验,验证了本文数据传输方法对数据传输加速的有效性。最后,本文设计了监控视频内容分析模块。基于机器学习技术,采用支持向量机分类器作为目标检测器,通过事先输入样本对分类器进行反馈训练,得到具备环境适应性的目标检测单元。输入监控视频作为目标检测的数据源,将目标检测结果保存在数据库中。基于前后端分离的RESTful架构设计了用户交互系统,用于展示监控视频分析结果,便于用户对视频进行管理。通过对比实验,证明本文方法在具体场景中具备实用价值,并且相对于已有模型有了明显改进。(本文来源于《电子科技大学》期刊2018-04-09）
刘晓帆,赵彬[9]（2017）在《基于ROS的移动机器人平台系统设计》一文中研究指出ROS是一个开源机器人操作系统。通过对机器人操作系统的研究,首先介绍了ROS系统框架和结构特点,其次提出了在ROS环境下搭建移动机器人平台的方法,并介绍了移动机器人系统的硬件平台,最后阐述了移动机器人各个功能模块。该移动机器人可以根据事先确定的任务自主进行全局路径规划,同时不断感知周围的局部环境信息,对ROS的应用有着重要的意义。(本文来源于《微型机与应用》期刊2017年11期）
邹光[10]（2017）在《基于云平台的移动机器人监控系统研究》一文中研究指出移动机器人是一个综合了电子技术、控制科学、通信工程、机械设计和制造等多门学科的高度智能化的系统。传统的移动机器人监控系统受到通信技术和计算机技术的限制,功能单一且使用场合有限。本文构建基于云平台的移动机器人监控系统,设计了基于4G无线网络的移动机器人监控系统和基于Hadoop的分布式数据存储平台的系统总体架构,实现了对移动机器人的实时监控、远程控制、实时定位、参数整定等核心功能,并且实现了移动机器人监控系统数据在云平台上的分布式存储。首先,结合全向移动机器人的使用场景,分析了云平台移动机器人监控系统的总体需求,对基于云平台的移动机器人监控系统进行总体结构设计,确定了基于4G无线网络的移动机器人监控系统和基于Hadoop分布式数据存储平台两大部分结构组成形式。然后,基于4G无线网络的移动机器人监控系统采用SSH框架作为系统软件设计的架构,使用4G、TCP/IP、NAT、Socket等通信技术。在系统数据库概念结构模型的基础上,根据E-R图进行了数据监控中心数据库表结构设计,利用MySQL关系型数据库实现监控系统数据的存储和管理。确定了数据监控中心的核心数据库服务器和应用服务器的体系结构,开发并实现了数据发送、数据接收、数据存储、用户登录、实时监控、历史数据、故障案例、远程控制、参数整定、用户管理、角色管理等业务功能,部署在Tomcat服务器上,实现了Web客户端的远程访问。接着,搭建了基于Hadoop的分布式数据存储平台,利用Hadoop架构的核心设计HDFS和MapReduce实现快速分布式存储,实现了使用数据迁移工具Sqoop将数据从MySQL导入HDFS和客户端将本地文件写入HDFS的功能,实现了一个运营成本低、安全性高、可扩展性好、容错性高的分布式数据存储平台。最后,完成了云平台移动机器人监控系统的功能测试和性能测试,满足移动机器人远程监控的需求,验证了系统设计的正确性。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2017-04-01）
可移动机器人系统平台论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着人口老龄化加剧,世界各国都面临老龄人口增加和医疗资源紧张的社会问题,这其中对老人进行跌倒监测和救护是重点之一。世界各国研究机构和企业针对跌倒检测方案开展了广泛的研究和试验,很多跌倒检测算法和商业产品相继问世,但普遍存在准确率低、实用性有限、用户使用体验差等问题。随着人工智能和自动化技术的发展,移动机器人在各个领域中起到了越来越重要的作用,在跌倒检测任务中亦是如此。移动机器人在改善用户体验和增强人机交互的同时,可以弥补传统检测方案灵活性不足的缺点。本文以此为出发点,旨在研究并实现一套基于移动机器人的跌倒检测算法,提高算法的准确性并且在实际生活场景下改善用户的使用体验。本文的主要工作和贡献总结如下:(1)讨论了目前国内外各种跌倒检测算法存在的优缺点,对老年人的日常行为进行了总结。详细分析了人体在跌倒过程中和跌倒后的姿态特征变化,对跌倒动作进行了定义,指出了检测算法可以根据人体跌倒后的动作特征、人与地面的语义关系两个方面进行设计和实现。(2)利用跌倒过程中人体轮廓特征变化较大的特点,设计并实现了一种基于人体轮廓特征的跌倒检测算法。算法首先使用目标检测算法检测人体目标区域,然后提取人体区域宽高比、质心高度、离地高度和方向角四种特征,训练SVM分类器进行分类,算法在公开数据集上的精确率高于现有算法。(3)提出了一种新的检测算法CRN(Coexistence Relation Network)。CRN在提取目标本身细节特征的同时,有效地利用了全局上下文信息辅助检测任务,提高检测算法的准确率。CRN是端到端的,可以简化训练和测试过程,保证了算法能够快速准确地完成检测任务。多个公开数据集上的实验结果表明CRN可以将目标检测的mAP提高1%左右,动作识别提高1.3%,跌倒检测提高1.7%。(4)搭建了一套基于移动机器人的跌倒检测系统,验证了本文算法在有限计算资源条件下的有效性和实用性。移动机器人负责图像的采集、传输以及进行检测位置的调整,引入云端检测平台来完成接收数据、跌倒检测和报警等任务。在实际场景下,整套系统可以流畅的完成跌倒检测任务,有着较好的用户体验。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
可移动机器人系统平台论文参考文献
[1].李鹏,劳彩莲,杨瀚,冯宇.基于移动机器人平台的玉米植株叁维信息采集系统[J].农业机械学报.2019
[2].孙鹏飞.跌倒检测算法研究及其在移动机器人平台系统实现[D].北京邮电大学.2019
[3].梁思瑞.小型移动机器人自主运动系统平台研究[D].长安大学.2019
[4].杨小彤,饶安琪,余雪勇.基于移动机器人的远程视频监控平台系统[C].物联网与无线通信-2018年全国物联网技术与应用大会论文集.2018
[5].卢成.基于android平台的移动机器人远程控制系统的研究与实现[D].南京邮电大学.2018
[6].曾俊皓.基于ROS的移动机器人系统平台的设计与实现[D].华南理工大学.2018
[7].黄天龙.基于云平台的移动机器人自主控制系统研究[D].哈尔滨工程大学.2018
[8].付威.移动机器人平台视频监控系统的设计与研究[D].电子科技大学.2018
[9].刘晓帆,赵彬.基于ROS的移动机器人平台系统设计[J].微型机与应用.2017
[10].邹光.基于云平台的移动机器人监控系统研究[D].哈尔滨工程大学.2017