2D移动机器人加速度平滑轨迹优化企业导师信息：

白静，思岚科技研发总监，毕业于浙江大学。先后就职于联想研究院、百度任高级研发工程师，主要从事智能机器人室内导航及环境感知与构建相关算法研究。加入思岚科技后，主要负责Slamware机器人室内外定位导航系统研发，新技术方向预研及落地等，授权发明专利22件，2021年获浦东新区“科技创新英才”二等奖

学校导师信息：

薛万坤，毕业于南洋理工大学，负责《无人驾驶算法开发》课程部分模块的授课。在教改与产学研方面，2021年承担了2项国家级产学研项目，与1项校级决策咨询重点课题《基于MDC自动驾驶平台的无人驾驶导航实践课程》

指导形式：线下指导+远程指导相结合

企业资助金额：15000元

现有基础：思岚科技拥有完整的机器人产品生态，具备传感器产品和机器人产品从研发到量产，再到批量落地的完整产品化经验。思岚自研通用移动机器人底盘apollo配备了激光雷达、里程计、IMU等核心传感器，可以为SLAM算法提供有效的传感器数据支撑。另外，基于slamtec ctrlbus协议开发的传感器数据采集和运动控制模组可以将SLAM算法和其他功能解耦，为开发者在底盘提供的linux系统下使用ROS做SLAM算法研究提供了便利。

基于加速度平滑的移动机器人轨迹优化方法

选题信息：近年来，随着移动机器人领域的迅速发展，服务机器人已经被应用到很多实际应用场景中，如送餐、配送、盘点、消毒、清扫等。其中，运动控制是移动机器人领域的核心技术，它决定了机器人运动过程的平滑性，直接反应了机器人的智能化程度。

本课题以思岚科技成熟的移动机器人底盘产品apollo为研究平台，研究移动机器人在运动过程中不同状态（位置、速度、加速度）之间的转换关系，拟合一条加速度、速度平滑的控制轨迹并实时生成移动机器人的速度控制命令。

[1] Richter C, Bry A, Roy N. Polynomial trajectory planning for aggressive quadrotor flight in dense indoor environments[M]//Robotics Research. Springer International Publishing, 2016: 649-666.

[2] Mellinger D, Kumar V. Minimum snap trajectory generation and control for quadrotors[C]//Robotics and Automation (ICRA), 2011 IEEE International Conference on. IEEE, 2011: 2520-2525.

选题介绍：

在机器人导航过程中，如何控制机器人从A点移动到B点，通常称之为运动规。运动规划一般又分为两步：

1） 路径规划：在地图（栅格地图、四\八叉树、RRT地图等）中搜索一条从A点到B点的路径，由一系列离散的空间点（waypoint）组成

2） 轨迹规划：由于路径点可能比较稀疏、而且不平滑，为了能更好的控制机器人运动，需要将稀疏的路径点变成平滑的曲线或稠密的轨迹点