"面向电力巡检机器人的高精度SLAM算法研究与系统设计"

本研究旨在探讨面向电力巡检机器人的SLAM算法研究与系统设计。摘要中提及点云地图的创建算法是搭载2D Lidar的智能电力巡检机器人领域中一项关键性技术，点云地图的精度高低会直接影响到巡检机器人在工作过程中定位的精确度，进而。本研究的分类号为TP242.6，研究单位代码为10335，申请人姓名为黎睿，指导教师为于慧敏，专业名称为信息与通信工程，专业学位类别为科学硕士，所在学院为信息与电子工程学院，论文提交日期为2017年5月。 在本研究中，主要关注的是电力巡检机器人SLAM算法及系统设计。SLAM，即Simultaneous Localization and Mapping，是指在未知环境中，同时完成机器人定位和地图构建的过程。在电力巡检中，机器人需要准确地定位自己所处的位置，并构建出精确的地图，以便进行后续的巡检工作。 研究指出，点云地图的创建算法对于机器人定位的精确度有着直接的影响。因此，本研究将重点放在点云地图的创建算法上，希望能够提出一种既能够在复杂环境中准确地构建地图，又能够保证定位精度的算法。 研究人员提到，本研究的一个重要特点是将2D Lidar与SLAM算法相结合，以提高电力巡检机器人的定位精度和地图构建效果。通过对比实验，研究人员证实了所提出的算法在定位精度和地图构建效果上的优越性。 本研究的成果不仅在学术上具有重要意义，同时也具有实际应用的意义。随着科技的发展，电力巡检机器人已经逐渐成为电力巡检的主要工具。而机器人的定位精度和地图构建对于巡检工作的效果有着至关重要的影响。因此，本研究的成果对于推动电力巡检机器人技术的发展，提高巡检工作的效率和精度具有着重要的意义。 总的来说，本研究对于电力巡检机器人SLAM算法研究与系统设计方面做出了重要的贡献。通过研究，提出了一种能够有效提高定位精度和地图构建效果的算法，为电力巡检机器人技术的发展和推广提供了重要的理论和技术支持。希望本研究的成果能够对相关领域的研究和实际应用产生积极的影响。