电动扫路车自动作业系统设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着城市化进程的加快和人们对环境质量要求的提高，城市道路清扫保洁工作显得越来越重要。

传统的道路清扫方式主要依靠人工操作，存在着效率低下、劳动强度大、安全风险高等问题。

为了解决这些问题，电动扫路车应运而生，并逐渐成为城市道路清扫的主力军。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着机器人技术、传感器技术、人工智能技术的飞速发展，电动扫路车自动作业系统成为了国内外研究的热点。

1. 国内研究现状

国内的电动扫路车研究起步较晚，但发展迅速，在电动化、智能化方面取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究电动扫路车自动作业系统的关键技术，包括环境感知、定位与导航、路径规划、决策控制、清扫机构设计、垃圾收集与处理等，并在此基础上设计和开发电动扫路车自动作业系统原型平台，最终实现电动扫路车的自主清扫作业功能。

1. 主要内容

1.系统需求分析：分析电动扫路车自动作业系统的功能需求、性能需求和环境需求，为系统设计提供依据。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论研究与实验研究相结合的方法，按照以下步骤进行：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解电动扫路车自动作业系统的研究现状、发展趋势和关键技术，为课题研究提供理论基础。

2.需求分析：通过对现有电动扫路车进行分析，并结合实际应用场景，确定电动扫路车自动作业系统的功能需求、性能需求和环境需求。

3.方案设计：根据需求分析的结果，设计电动扫路车自动作业系统的总体方案，包括系统架构、硬件平台选型、软件系统架构等。

5. 研究的创新点

本课题的研究将在以下几个方面进行创新：1.研究基于多传感器融合的电动扫路车环境感知方法，提高系统对复杂环境的适应能力。

2.研究基于深度学习的道路边界检测、障碍物识别、行人检测等算法，提高系统的智能化水平。

3.研究基于优化的路径规划算法，提高清扫效率和覆盖率，降低能耗。

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. 谢少波, 谭浩, 舒志兵, 等. 基于多传感器融合的无人驾驶扫路车环境感知系统[j]. 传感器与微系统, 2021, 40(10): 148-152.

2. 彭辉, 王云海, 邓春辉, 等. 基于改进蚁群算法的无人扫地车路径规划[j]. 机械设计与制造, 2021(7): 250-253.

3. 王立平, 张凯. 基于ros的无人驾驶清扫车系统设计[j]. 机械工程与自动化, 2020, 26(6): 76-80.