各位同学

“机器人环境感知与导航技术大学生主题创新区”以自主运动机器人为研究对象，聚焦环境感知与自主导航技术研究，建设稳定的管理和指导教师团队。基于主题创新区的软硬件资源，由创新区中的指导老师和研究生团队协同合作，吸纳和带领本科生开展相关创新研究和实践，注重项目持续发展，实现学术研究、项目开展和人才培养的多赢。

一、课题介绍

曾庆喜老师

课题1：基于UWB/VO紧耦合机器人室内定位系统研究

精准可靠的位置信息是车辆实现无人驾驶的前提。但是目前的无人驾驶车辆在地下车库等场所的定位是一个亟待解决的难题。基于卫星定位接收机、惯性导航、激光雷达等设备构成的组合导航系统不能在地下车库中长时间可靠工作且价格昂贵不利于产业化。因此本项目提出一种适合无人车载实现的实时地面模板匹配视觉里程计（VO）与超宽带（UWB）系统紧耦合的低成本高精度定位方法。针对UWB定位接收机定位精度低、信号易受干扰等不足之处，利用基于模板匹配的实时视觉里程计系统输出的高精度航位推算信息辅助接收机定位，以提高导航系统的定位精度和可靠性。本项目将为无人驾驶车辆低成本导航系统的设计提供一种新的思路。

课题2：基于ROS的机器人UWB/INS室内定位系统研究

精准可靠的位置信息是车辆实现无人驾驶的前提。但是目前的无人驾驶车辆在地下车库等场所的定位是一个亟待解决的难题。基于卫星定位接收机、惯性导航、激光雷达等设备构成的组合导航系统不能在地下车库中长时间可靠工作且价格昂贵不利于产业化。因此本项目提出一种适合无人车载实现的MEMS惯性导航模块（INS）与超宽带（UWB）系统紧耦合的低成本高精度定位方法。针对UWB定位接收机定位精度低、信号易受干扰等不足之处，利用基于INS的航位推算系统输出的信息辅助UWB接收机定位，以提高导航系统的定位精度和可靠性。本项目将为低成本导航系统的设计提供一种新的方案。

课题3：无人车UWB/GNSS双系统联合定位方法研究

GPS接收机是一种广泛应用于车辆定位的卫星定位装置，由于其局限性，不适合在室内或密集的城市环境下工作。另一方面，超宽带(UWB)技术是一种用于高效无线通信的技术，最近被应用于室内环境下的车辆定位，取得了良好的效果。本课题要将这两种技术结合起来，在混合场景(室内和室外场景)中对车辆进行精确定位，这在一些工业应用中是很典型的。我们的想法是将传感器信息结合在蒙特卡罗定位算法(也称为粒子滤波)中。该方法需要在一个装有UWB和GPS接收器的真实机器人上进行性能测试。

葛旺老师

课题1：基于履带式底盘的无人机陆地航母结构设计。

为了开展无人车和无人机协同作业项目研究。设计一套履带式底盘的无人车。在车辆上部设计一个便于无人机起降的平台。主要包括无人机的收纳装置结构设计、无人机自动充电结构设计、用于无人车上各种传感器安装的机械结构设计、各个部分之间的电气和控制系统设计及系统总体的外观设计。

赵亮老师

课题1：UWB室内定位系统锚节点的高精度自标定方法研究

在各种机器人的应用中，对位置信息的需求以及在室内环境中GPS的不可获得性促使了大量研究人员致力于室内定位。许多研究小组利用了诸如WiFi、ZigBee、UHF等技术进行室内定位。然而，这些技术由于无法在室内环境中解决多路径问题而受到限制，在这种情况下，UWB是一种很有前途的技术，具有很高的精度和良好的时间分辨率。定位系统一般由锚节点和目标节点组成，利用锚节点与目标节点之间的距离信息确定目标节点位置。定位系统中常见的假设是锚节点的已知位置。然而，在实际部署中，要获得锚节点的位置是非常困难和耗时的任务。本项目研究一种利用超宽带脉冲无线电（UWB）确定锚节点位置的自校准方案。这些位置可进一步用于确定目标节点的位置。采用到达时差测量技术对锚节点进行自标定，显著节省基于UWB的室内定位系统的锚节点定位工作量。

课题2：灭火机器人的火源寻踪和高效灭火方法

根据红外温度传感器和红外火焰传感器探测到的火源信息进行反馈式融合，排除干扰热源的影响，实现灭火机器人火源寻踪。研究最优算法按照火焰大小和避障规划选择最优灭火路径，结合水炮的水压、流量和俯仰角度数据，达到提高灭火效率和精度的目的。从机器人实体、通信系统、定位系统、协调算法以及联合调试方案五个方面，设计多台无人车同时作业时的简单集群控制，提高灭火效率。

周翟和老师

课题1：基于光电检测的嵌入式机器人环境感知系统

基于光电检测的嵌入式环境感知系统具有综合处理多种传感器信息的能力，通过光电检测技术感知环境化学成分信息；有数据通信接口, 能与嵌入式STM32微型处理器和计算机直接通信, 实现对环境数据的采集和监测等。光电检测嵌入式系统由检测硬件电路、嵌入式系统、配套软件等部分组成。采用软硬件配合的方式, 克服系统复杂、故障率大的缺点。本课题的研究目的：采用STM32嵌入式软硬件构建一套光电检测机器人环境感知系统。

课题2：物联网机器人嵌入式数据采集与传输系统

该系统由STM32嵌入式系统、物联网机器人信息采集系统、数据传输系统台组成。通讯协议可以采用专用的物联网MQTT通讯协议或其他通讯方式。该项目主要解决如何快速稳定的采集物联网机器人各类数据并进行安全可靠的传输到后台，通过后台软件对物联网机器人进行管理、控制和测试，从而保障物联网机器人的正常工作。本课题的研究目的：采用STM32嵌入式系统解决物联网机器人数据采集与传输系统问题。

黄玉划老师

课题1：灭火机器人自主建图和路径规划

在一个陌生火场，由操作员远程控制一架带有自主避障功能的建图无人机进入未知火场进行建图，同时把建图结果发送到后台无人车中，无人车根据现场建图结果进行路径规划后，按照规划路线一边避障一边进入火场灭火。在机器人完成灭火后，能以最快的速度返回出发点。本课题创新性的提出一种建图方式,即融合多传感器数据之后进行机器人自主探索建图,并在建图时进行自主的路径规划。这样不仅有足够多的地图细节信息、极高的精确度,同时通过自主探索完成构建地图,节约了人力物力。

课题2：旋翼飞机在消防车顶自主着陆方法

由消防卡车携带探测旋翼飞机和灭火无人车到达火场附近。探测旋翼飞机能在消防车顶自主起降，采用无人车和无人机协同作业的模式进行探测建图和导航。主要研究用于旋翼机的高精度低成本定位方法。基于全球卫星定位系统(Global Positioning System,GPS)的定位方法广泛地应用于四旋翼飞行器定位系统中,然而在一些特殊场景下,由于GPS导航系统信号的不稳定,导致四旋翼飞行器定位精度较低甚至失效。视觉和UWB辅助定位方式具有结构简单、信号稳定、重量轻、价格低等优点,使得研究基于视觉和UWB反馈的微型四旋翼飞行器自主着陆系统,具有实际意义。

二、报名组队事宜

1. 遴选时间：另行通知；

2. 遴选规则：组员综合能力、初步研究设想；

3. 组员数量：每组2-4人；

4. 组员比例：每组至少1人为自动化学院本科学生，其余组员可为其他学院本科生同学，鼓励专业交叉；

5. 重要提示：每组限选第一、第二志愿选题各一，多组选择相同题目将进行PK择优;

6. 报名截止日期：2019年5月1日；请各项目团队填写附件中的报名表发送到jslyzqx@163.com。

7. 详情咨询与后期信息发布平台：机器人环境感知与导航技术大学生主题创新区QQ交流群：386415560。

教务处        

2019年4月9日