1. 本选题研究的目的及意义
随着餐饮行业的快速发展和人们对用餐体验要求的不断提高，传统的人工服务模式已难以满足日益增长的市场需求。
在此背景下，收餐机器人作为一种新兴的智能服务机器人，其在餐饮领域的应用前景备受关注。
收餐机器人能够代替人工完成繁琐、重复的餐桌清理工作，不仅可以有效降低人力成本，提高工作效率，还能为顾客提供更加便捷、高效的用餐服务，提升餐厅的服务质量和形象。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着机器人技术的不断发展和服务机器人应用需求的持续增长，收餐机器人技术研究受到国内外学者广泛关注，并取得了一系列重要研究成果。
1. 国内研究现状
国内在收餐机器人研究方面起步相对较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题研究的主要内容如下：
1.收餐机器人系统需求分析：-分析收餐机器人的功能需求，例如自主导航、避障、餐盘识别、人机交互等。
-确定系统的性能指标，例如导航精度、避障灵敏度、运行速度、续航时间等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，逐步推进收餐机器人控制系统的设计与实现。
1.文献调研阶段：-收集并阅读国内外关于服务机器人、移动机器人、多传感器融合、路径规划、运动控制、人机交互等方面的文献资料，了解相关领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题。
-重点关注收餐机器人相关的研究成果，分析现有收餐机器人的优缺点，为本研究提供参考和借鉴。
5. 研究的创新点
本研究致力于在以下几个方面进行创新:
1.多传感器融合的导航与定位:-融合激光雷达、深度相机和里程计等多种传感器信息，提高机器人在复杂餐厅环境下的导航和定位精度。
-研究基于深度学习的环境语义分割算法，使机器人能够识别餐厅环境中的不同物体，例如桌子、椅子、墙壁、行人等，从而更加智能地规划路径和避障。
2.基于深度强化学习的运动控制:-利用深度强化学习算法，训练机器人自主学习餐厅环境中的运动策略，提高机器人的避障能力和运动效率。
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] 刘伟, 谭民, 李智军. 基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划[J]. 机器人, 2018, 40(4): 435-443.
[2] 张涛, 王硕, 陈柏, 等. 基于改进人工势场法的移动机器人路径规划[J]. 控制与决策, 2019, 34(1): 167-174.
[3] 李宁, 王耀南, 陈曦. 基于深度强化学习的移动机器人导航方法综述[J]. 控制理论与应用, 2020, 37(9): 1881-1895.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
