1. 本选题研究的目的及意义
随着电商行业的迅猛发展和智能制造的兴起，仓储物流行业面临着巨大的压力和挑战，对自动化、智能化仓储系统的需求日益迫切。
仓储自主导航机器人作为一种能够自主完成货物搬运、分拣等任务的智能设备，在提高仓储效率、降低人工成本等方面展现出巨大潜力，已成为现代化仓储物流系统的重要发展方向。
然而，仓储自主导航机器人在实际应用中面临着续航能力有限的挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着机器人技术和人工智能的快速发展，仓储自主导航机器人自主充电技术受到了国内外学者的广泛关注，并取得了一定的研究成果。
1. 国内研究现状
国内在仓储自主导航机器人自主充电技术方面起步较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.系统需求分析:对仓储自主导航机器人的自主充电系统进行需求分析，明确系统的功能需求和性能指标，包括充电方式、充电效率、导航精度、安全性等。
2.系统总体设计:设计系统的整体架构，包括硬件平台选型、软件架构设计等，并确定关键技术方案，如充电桩设计、机器人充电接口设计、导航算法选择等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.首先，进行文献调研，了解国内外仓储自主导航机器人自主充电技术的研究现状、发展趋势以及关键技术，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.其次，进行系统需求分析，明确仓储自主导航机器人自主充电系统的功能需求、性能指标以及应用场景，为系统设计提供依据。
3.然后，进行系统总体设计，确定系统的硬件平台、软件架构以及关键技术方案，并进行仿真模拟，验证方案的可行性。
5. 研究的创新点
本研究致力于在仓储自主导航机器人自主充电系统设计方面取得创新，主要体现在以下几个方面：
1.高效可靠的充电桩设计:研究适用于仓储环境的高效充电桩，优化充电接口设计，提高充电效率，并考虑充电过程的安全性与可靠性，例如加入过流、过压、短路等保护机制。
2.高精度、鲁棒性强的充电桩识别与定位:针对仓储环境光线变化、遮挡等因素，研究基于多传感器融合的充电桩识别与定位算法，例如结合视觉和激光雷达信息，提高识别的精度和鲁棒性。
3.智能化的路径规划与避障策略:研究基于深度强化学习的机器人自主路径规划算法，使机器人能够在复杂动态的仓储环境中，智能地规划最优路径到达充电桩，并有效避开障碍物，提高充电效率。
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. 刘少君, 陈柏, 陈佳品, 等. 移动机器人室内环境SLAM及导航技术研究进展 [J]. 机器人, 2020, 42(2): 250-263.
2. 张雨, 孙立宁, 陈柏, 等. 基于改进A^*算法的移动机器人路径规划 [J]. 机械工程学报, 2019, 55(1): 41-50.
3. 陈庆, 李涛, 李艳, 等. 基于改进人工势场法的机器人路径规划 [J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2021, 49(1): 61-67.
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