1. 本选题研究的目的及意义

随着建筑工业化进程的不断推进，建筑机器人的应用领域不断扩大，其中，机器人淋浆技术作为一项重要的施工工艺，在提高施工效率、保证施工质量、降低人工成本等方面具有重要意义。

本选题旨在设计和开发一种高效、稳定的机器人淋浆系统，以满足现代建筑施工的需求。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着机器人技术和自动化技术的快速发展，机器人淋浆系统在国内外都受到越来越多的关注和研究。

1. 国内研究现状

国内在机器人淋浆系统方面的研究起步相对较晚，主要集中在高校和科研院所，例如，清华大学、哈尔滨工业大学等单位在机器人结构设计、运动控制算法、传感器应用等方面取得了一定的研究成果。

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机器人淋浆系统需求分析、机器人淋浆系统总体方案设计、机器人运动控制系统设计、淋浆工艺参数优化、系统测试与结果分析等。

1. 主要内容

1.机器人淋浆系统需求分析:分析淋浆工艺流程，明确机器人淋浆系统的功能需求，例如喷涂范围、喷涂精度、喷涂效率等，并确定系统的性能指标，例如运动精度、重复定位精度、工作效率等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真模拟和实验验证相结合的研究方法，逐步开展以下研究工作：
1.理论分析阶段:对淋浆工艺进行深入分析，研究淋浆机理和影响淋浆质量的关键因素，建立机器人淋浆系统的数学模型，并在此基础上，对机器人运动控制算法、淋浆工艺参数优化方法等进行理论研究。

2.仿真模拟阶段:利用仿真软件，搭建机器人淋浆系统的虚拟仿真平台，对设计的机器人结构、运动控制算法、淋浆工艺参数等进行仿真模拟，验证方案的可行性和有效性，并对系统进行初步优化。

3.实验验证阶段:搭建机器人淋浆系统的实验平台，对设计的机器人淋浆系统进行实验测试，验证系统的实际性能，并根据实验结果对系统进行优化改进，最终完成机器人淋浆系统的研制。

5. 研究的创新点

本研究将在以下几个方面进行创新：
1.基于机器视觉的智能识别与定位:研究将探索将机器视觉技术应用于机器人淋浆系统，使机器人能够自动识别墙体特征、定位喷涂区域，提高系统的自动化程度和适应性。

2.多传感器融合的淋浆质量控制:研究将尝试将多种传感器，例如激光传感器、超声波传感器等，应用于淋浆质量的在线监测，实现对淋浆厚度、均匀性、平整度等关键指标的实时监测和反馈控制，提高淋浆质量的稳定性和可靠性。

3.基于人工智能的工艺参数自适应调整:研究将探索利用人工智能技术，例如机器学习、深度学习等，建立淋浆工艺参数与淋浆质量之间的关系模型，并根据实时监测的淋浆质量数据，自动调整喷涂参数，实现淋浆工艺参数的自适应控制，进一步提高淋浆质量和效率。

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.刘振宇,张铁,王耀南.面向智能制造的工业机器人技术发展趋势[j].机械工程学报,2020,56(18):2-16.

2.赵杰,王天然,郑浩峻,等.面向智能工厂的工业机器人技术发展趋势[j].机械工程学报,2021,57(1):2-14.

3.张晓辉,刘宏,王田苗.工业机器人轨迹规划研究现状与展望[j].机械工程学报,2019,55(17):1-18.