1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着机器人技术的飞速发展和智能制造的兴起，移动机器人在工业生产、物流运输、服务机器人等领域的应用日益广泛。

轨迹跟踪作为移动机器人导航控制的基本任务之一，其研究对提高机器人的自主性和智能化水平具有重要的理论和现实意义。

本选题旨在研究基于机器视觉的移动机器人轨迹跟踪技术，通过视觉传感器获取环境信息，并利用机器视觉算法提取特征、估计位姿，最终实现机器人对预设轨迹的精确跟踪。

2. 本选题国内外研究状况综述

移动机器人轨迹跟踪技术一直是机器人领域的研究热点，国内外学者在该领域进行了大量的研究工作，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在移动机器人轨迹跟踪方面展开了广泛的研究。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究基于机器视觉的移动机器人轨迹跟踪技术，将围绕以下几个方面开展研究：
1.移动机器人平台和机器视觉系统：选择合适的移动机器人平台和视觉传感器，并完成硬件平台搭建，包括机器人底盘、控制器、视觉传感器、电机驱动等部分的选型和集成。

2.机器视觉算法研究：研究基于机器视觉的轨迹跟踪算法，包括图像预处理、特征提取、位姿估计和轨迹跟踪控制等核心算法。

针对复杂环境下的图像处理问题，研究图像去噪、增强等预处理方法，提高图像质量。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实物验证相结合的研究方法。

1.理论分析阶段：对移动机器人轨迹跟踪技术和机器视觉的基本理论进行深入研究，分析现有轨迹跟踪方法的优缺点，以及机器视觉技术在轨迹跟踪中的应用现状和挑战。

2.算法设计阶段：设计基于机器视觉的轨迹跟踪算法，包括图像预处理、特征提取、位姿估计和轨迹跟踪控制等关键环节。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于将机器视觉技术应用于移动机器人轨迹跟踪，并结合先进的控制算法，提高机器人在复杂环境下的轨迹跟踪精度和鲁棒性。

1.基于机器视觉的特征提取与位姿估计：针对复杂环境下的图像特征提取问题，研究鲁棒性强的特征提取算法，并结合多帧图像信息提高位姿估计精度。

2.基于预测控制的轨迹跟踪算法：结合机器视觉获取的机器人位姿信息，研究基于模型预测控制的轨迹跟踪算法，提高机器人对动态环境的适应能力。

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. 王宁,金宏,丁希仑,等.非完整约束下移动机器人的轨迹跟踪控制[j].控制与决策,2019,34(12):2563-2570.

2. 黄宝强,刘国栋,刘晓杰,等.基于改进人工势场法的移动机器人轨迹跟踪[j].哈尔滨工业大学学报,2019,51(09):133-139.

3. 郭子雄,李擎,陈辉堂,等.基于改进人工势场法的移动机器人全局路径规划[j].华南理工大学学报(自然科学版),2021,49(02):46-54.