1. 本选题研究的目的及意义
随着社会经济的快速发展和科学技术的不断进步，工程建设领域对测量技术的精度、效率和智能化水平提出了更高的要求。
传统的工程测量方法，如全站仪测量、GNSS测量等，在面对大范围、复杂环境的工程测量任务时，存在着效率低下、成本高昂、操作繁琐等问题。
为了解决这些问题，近年来，利用机器视觉、自动控制、传感器融合等技术实现自主导航和测量的无轨工程测量方法逐渐兴起。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着机器人技术、传感器技术和人工智能技术的快速发展，国内外在无轨工程测量领域的研究取得了丰硕的成果，研发出了一系列基于不同移动平台和传感技术的无轨工程测量系统，例如基于激光雷达的测量系统、基于视觉传感器的测量系统、基于GNSS/IMU的测量系统等。
1. 国内研究现状
国内学者在无轨工程测量领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，在移动平台设计、传感器融合、运动控制算法等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究内容包括以下几个方面：
1.寻迹小车平台机械结构设计：针对无轨工程测量的应用需求，设计一种结构紧凑、稳定可靠、承载能力强、环境适应性好的寻迹小车平台，并对小车平台的运动学模型进行分析。
2.寻迹小车平台硬件系统设计：选择合适的传感器、电机、控制器等硬件设备，搭建小车平台的硬件控制系统，实现对小车平台的运动控制、数据采集和信息交互。
3.寻迹小车平台软件系统设计：设计小车平台的软件系统架构，开发传感器数据采集与处理模块、运动控制模块、人机交互模块等软件模块，实现小车平台的自主寻迹、路径规划、避障等功能。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论分析、仿真建模、实验测试和工程应用相结合的方法，具体步骤如下：
1.需求分析：通过查阅文献、调研市场、咨询专家等方式，对无轨工程测量的应用需求进行分析，明确寻迹小车平台的功能需求和性能需求。
2.方案设计：根据需求分析的结果，设计寻迹小车平台的总体方案，包括机械结构设计、硬件系统设计和软件系统设计。
3.仿真建模：利用SolidWorks、Adams等软件对寻迹小车平台进行三维建模和运动仿真，验证平台的结构强度、运动稳定性和控制策略的有效性。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于低成本传感器的融合定位方案，通过融合编码器、IMU、摄像头等传感器的数据，实现寻迹小车平台的高精度定位，降低系统成本。
2.设计一种自适应路径规划算法，根据不同的环境和任务需求，自动生成最优的运动路径，提高小车平台的智能化水平。
3.开发一种基于机器视觉的障碍物识别与避障方法，实现小车平台在复杂环境下的安全稳定运行，增强其环境适应性。
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] 黄建兵, 张宏伟, 张小刚, 等. 基于ROS与Cartographer的室内移动机器人自主导航系统[J]. 机械设计与制造, 2022, (12): 214-218.
[2] 吴坤. 基于机器视觉的巡检机器人运动控制算法研究[D]. 南京: 南京理工大学, 2021.
[3] 程欢, 赵辉, 林志阳, 等. 一种基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法[J]. 机器人, 2020, 42(3): 317-325.
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