AI與HCI人機(jī)交互專(zhuān)題：基于多傳感器融合的智能機(jī)器人定位與導(dǎo)航路線(xiàn)規(guī)劃研究——以自動(dòng)駕駛、可穿戴設(shè)備移動(dòng)感知為例【大學(xué)組】

專(zhuān)業(yè)：工程

項(xiàng)目類(lèi)型：全球華人導(dǎo)師-香港

開(kāi)始時(shí)間：2024年09月28日

是否可加論文：是

項(xiàng)目周期：6周在線(xiàn)小組科研+5周論文指導(dǎo)

語(yǔ)言：中文

有無(wú)剩余名額：名額充足

建議學(xué)生年級(jí)：大學(xué)生

是否必需面試：否

適合專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)信號(hào)與信息處理機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)編程語(yǔ)言機(jī)器人機(jī)械工程人機(jī)交互交互設(shè)計(jì)

地點(diǎn)：無(wú)

建議具備的基礎(chǔ)：對(duì)人機(jī)交互、機(jī)器人、自動(dòng)化、機(jī)械工程、人工智能感興趣的學(xué)生，建議具備概率論、高等數(shù)學(xué)、線(xiàn)性代數(shù)、機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)基礎(chǔ)，了解即時(shí)定位與地圖構(gòu)建 SLAM 基礎(chǔ)，具備Python編程能力

產(chǎn)出：6周【在線(xiàn)小組科研+全球就業(yè)力大師課】+5周論文指導(dǎo)，共126課時(shí) 1500字左右的項(xiàng)目報(bào)告 優(yōu)秀學(xué)員獲得主導(dǎo)師推薦信（8封網(wǎng)推） 項(xiàng)目結(jié)業(yè)證書(shū) EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等級(jí)別索引國(guó)際會(huì)議全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)或者CNKI檢索的英文普刊全文投遞與發(fā)表指導(dǎo)

項(xiàng)目背景：機(jī)器人智能感知多傳感器融合技術(shù)已成為自動(dòng)駕駛、混合現(xiàn)實(shí)及機(jī)器人自主導(dǎo)航的核心功能，其涉及內(nèi)容廣泛且繁雜，包括傳感器的標(biāo)定、同步定位與地圖構(gòu)建（Simultaneous localization and mapping SLAM）、濾波、優(yōu)化等?，F(xiàn)有的機(jī)器人與自動(dòng)駕駛等移動(dòng)智能裝備通常會(huì)引入激光雷達(dá)，相機(jī)，IMU，GPS等多種模態(tài)的傳感器，而SLAM技術(shù)是實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航的前提與關(guān)鍵。因此，我們希望學(xué)習(xí)了解基于SLAM的融合多種模態(tài)的原理。

項(xiàng)目介紹：本課題旨在通過(guò)對(duì)機(jī)器人智能感知相關(guān)的理論基礎(chǔ)和學(xué)習(xí)，了解機(jī)器人智能感知領(lǐng)域的關(guān)鍵核心技術(shù)：同步定位與地圖構(gòu)建（SLAM）原理，以點(diǎn)帶面來(lái)了解目前機(jī)器人智能感知的局限性和發(fā)展前沿、熱點(diǎn)和問(wèn)題。學(xué)習(xí)過(guò)程中一步一步推導(dǎo)公式，打下扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，使學(xué)生牢固掌握機(jī)器人智能感知基本理論知識(shí)。理清SLAM后端的每個(gè)細(xì)節(jié)，加深對(duì)優(yōu)化的理解，為以后工作中移植、加速或改進(jìn)自有的SLAM系統(tǒng)提供技術(shù)支持。為學(xué)生今后的學(xué)習(xí)及工作實(shí)踐打下寬厚的基礎(chǔ)。過(guò)程中培養(yǎng)學(xué)生的科研興趣和創(chuàng)新理念。

項(xiàng)目大綱：機(jī)器人智能感知學(xué)科知識(shí)概論：機(jī)器人智能感知背景介紹、多傳感器融合技術(shù)現(xiàn)狀介紹、移動(dòng)智能感知系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和工作原理、論文報(bào)告選題建議 同步定位與地圖構(gòu)建（SLAM）基礎(chǔ)：SLAM原理介紹、整體流程介紹與回環(huán)檢測(cè)原理基礎(chǔ)、后端優(yōu)化、主流定位方案 基于濾波的多傳感器融合SLAM方法：視覺(jué)SLAM原理與方法、基于濾波的SLAM原理與方法、融合運(yùn)動(dòng)約束與特征的濾波方法、應(yīng)用展望-自主定位、AR/VR的應(yīng)用等 基于圖優(yōu)化的多傳感器融合SLAM方法：關(guān)鍵特征點(diǎn)及特征描述、基于圖優(yōu)化的多傳感器融合SLAM方法、標(biāo)定配準(zhǔn)以及融合、多傳感器融合的在線(xiàn)標(biāo)定&手眼標(biāo)定方法 專(zhuān)題討論：基于SLAM的機(jī)器人智能感知發(fā)展前沿：醫(yī)療機(jī)器人智能感知發(fā)展前沿、可穿戴式移動(dòng)智能感知發(fā)展前沿 項(xiàng)目答辯與點(diǎn)評(píng)：學(xué)生項(xiàng)目匯報(bào)與答辯、導(dǎo)師點(diǎn)評(píng)與指導(dǎo)