AI与HCI人机交互专题：

基于多传感器融合的智能机器人定位与导航路线规划研究

——以自动驾驶、可穿戴设备移动感知为例【大学组】

开始日期：2024-09-28

课时安排：6周在线小组科研+5周论文指导

【适合人群】

• • 适合年级：大学生及以上
  • 适合专业：对人机交互、机器人、自动化、机械工程、人工智能感兴趣的学生
  • 建议具备概率论、高等数学、线性代数、机器人运动学基础，了解即时定位与地图构建 SLAM 基础，具备Python编程能力

【导师介绍】

• • 任老师 | 香港中文大学 终身教授 博士生导师
  • 新加坡国立大学 高级客座研究员
  • 哈佛医学院 外科心脏生物工程实验室 研究员
  • 约翰霍普金斯大学 博士后

【项目大纲】

• • 机器人智能感知学科知识概论：机器人智能感知背景介绍、多传感器融合技术现状介绍、移动智能感知系统结构和工作原理、论文报告选题建议
  • 同步定位与地图构建（SLAM）基础：SLAM原理介绍、整体流程介绍与回环检测原理基础、后端优化、主流定位方案
  • 基于滤波的多传感器融合SLAM方法：视觉SLAM原理与方法、基于滤波的SLAM原理与方法、融合运动约束与特征的滤波方法、应用展望-自主定位、AR/VR的应用等
  • 基于图优化的多传感器融合SLAM方法：关键特征点及特征描述、基于图优化的多传感器融合SLAM方法、标定配准以及融合、多传感器融合的在线标定&手眼标定方法
  • 专题讨论：基于SLAM的机器人智能感知发展前沿：医疗机器人智能感知发展前沿、可穿戴式移动智能感知发展前沿
  • 项目答辩与点评：学生项目汇报与答辩、导师点评与指导

【项目收获】

• • 6周【在线小组科研+全球就业力大师课】+5周论文指导，共126课时

  • 1500字左右的项目报告

  • 优秀学员获得主导师推荐信（8封网推）

  • 项目结业证书
  • EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导或者CNKI检索的英文普刊全文投递与发表指导

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