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--- /dev/null
+++ b/Docs/割草机器人设计方案2023.11.12.docx
@@ -0,0 +1,207 @@
+                        割草机器人方案设计V2.1
+一、整体方案设计
+1、传感器
+UWB、双目摄像头、里程计及IMU、超声波、GPS
+2、方案介绍
+
+3、功能介绍
+（1）无需预埋边界线，边界自动感知
+（2）实现大型障碍物自助标注
+（3）割草机器人工作过程中实时定位
+（4）适应高低不平草坪，实现无障碍运行
+（5）小型障碍物实时避障
+（6）路径规划实现全覆盖
+4、进度规划
+
+
+二、底盘结构方案
+1、硬件平台
+四驱悬挂小车
+2、方案
+（1）购买包括IMU和里程计在内的四驱悬挂小车，直接进行后续算法验证
+定制方案还在跟商家确认中。
+（2）搭建硬件平台，自行设计电路板，包括电机驱动、惯导、蓝牙、超声波模块等
+                                       
+3、负责人
+余林、马涛锋、罗瑞笛
+三、定位方案
+1、传感器设备
+UWB基站：UWB天线x3，dw1000芯片x3，IMU里程计，stm32平台
+UWB标签：UWB天线x1，dw1000芯片x1，stm32平台
+2、方案
+（1）第一步：UWB基站定位
+  将一个UWB基站固定在割草机器人上，两个（及以上）UWB标签中的一个安装在充电桩上，设定为坐标原点，其余标签安装在草坪上，并记录下标签坐标。
+  UWB基站与标签通信，通过测量标签信号到达基站不同天线的信号相位以及信号飞行时间，计算标签相对基站的坐标，从而解算得到割草机器人此时的坐标（x,y）以及偏航角θ。
+                                        
+（2）第二步：UWB+IMU融合定位
+  将UWB定位信息以及IMU里程计获取的状态信息，使用卡尔曼滤波算法做融合定位，算法过程如下：
+   机器人从充电桩出发，机器人初始坐标、偏航角x0=[x0 y0 θ0]T，IMU获取机器人的初始速度、角速度u0=[v0 w0]T。
+   UWB基站与标签通信获取当前的测量信息yk=[x y θ]T。
+   根据上一刻IMU获取的速度角速度uk−1=[v w]T，以及上一刻机器人的坐标和偏航角估计值xk−1，通过运动学模型，得到当前坐标偏航角的预测信息xk=[x  y  θ]T。
+   读取IMU此刻的速度、角速度uk。计算卡尔曼增益K，将预测信息与测量信息数据融合，得到算法估计的坐标和偏航角信息xk=xk+K(yk−xk)。
+   重复2-4步骤。
+                                       
+3、负责人
+张迪、许洪裱、卢瑞飞
+四、路径规划方案
+1、传感器设备
+栅格化地图
+2、输入输出
+输入：机器人半径（m）、位姿（x,y,θ）、地图png格式。
+输出：线速度（m/s）、角速度(rad/s)。
+输入：机器人半径float32（m）、
+位姿（x,y,θ）；geometry_msgs/Pose2D
+  float64 x
+  float64 y
+  float64 theta
+地图(png格式)。
+输出：geometry_msgs/Vector linear
+float64 x
+float64 y
+float64 z
+geometry_msgs/Vector angular
+float64 x
+float64 y
+float64 z
+线速度（m/s）、角速度(rad/s)。
+2、方案
+（1）全覆盖路径规划
+  预处理部分先根据机器人的半径计算出覆盖曲线的间距，接下来对输入的地图数据进行膨胀，然后使用牛耕法进行路径规划形成己字形路线。使用牛耕法先是对地图进行长短边计算，计算出最佳的旋转矩阵，将地图进行旋转。然后是进行区间分割并记录每个区间的中心点，根据不同区间中心点计算遍历顺序，各区间内部形成覆盖路线。最后将得出的路线通过旋转矩阵将坐标点仿射变换到原图上。
+                                      false
+
+（2）局部避障算法
+  先通过机器人数学模型采集机器人速度样本，并预测模拟出在样本速度下一段时间内生成的运动轨迹，并对这些运动轨迹进行标准评价，选择出一组最优轨迹，机器人按照最优轨迹运动。机器人的运动姿态和方向是由机器人当前的线速度及角速度 (转向速度) 共同决定的。
+                                     false
+3、负责人
+林跃航、李瑞瑞
+五、视觉避障方案
+1、传感器设备
+双目摄像头：100度无畸变/2.1mm   两个
+2、方案
+（1）极线矫正
+  极线矫正包括相机内外参数标定，相机矫正参数计算以及立体矫正。
+（2）目标检测
+  目标检测检测出物体，返回目标类别和目标框位置。
+（3）基于模板匹配的测距方法
+  获得目标框在右图的位置，对左图搜索目标框的内容，搜索的y轴范围与右图目标框的位置一致，x轴范围为全部。返回搜索结果的目标框对应位置。左右图目标框位置的水平位置作差，即为视差。
+（4）视差转为三维坐标
+  基于目标框的像素宽度，目标物体的距离得到目标的宽。基于目标框的中心点位置获得目标角度。
+false
+3、负责人：洪楚原、钟枚伶
+六、预算
+1、设备预算
+序号
+用途
+说明
+数量
+预算（万元）
+1
+底盘
+（1）搭建小车平台，控制小车、3D结构设计
+4
+0.5
+2
+
+（2）改造现有割草机底盘，充电电源、电机驱动板、割草控制板、3D结构设计
+4
+0.5
+3
+
+（3）不止科技谈合作，提供底盘，备选方案
+4
+较高，未估计
+4
+传感器
+双目摄像头+超声波+UWB+惯导
+4
+0.5
+6
+主控板
+核心主控板：RK3588S 8G+64G
+4
+0.2
+总计
+
+6.8
+2、人员预算
+序号
+用途
+说明
+数量
+预算（万元）
+1
+
+
+
+
+2
+
+
+
+
+3
+
+
+
+
+4
+
+
+
+
+5
+
+
+
+
+6
+
+
+
+
+7
+
+
+
+
+8
+
+
+
+
+9
+
+
+
+
+总计
+
+14.8
+3、总预算
+序号
+内容
+说明
+预算（万元）
+1
+设备购置
+用于割草机平台、传感器、开发板等设备购买（详见附表1）
+6.8
+2
+人员劳务费
+用于项目研发人员的工资发放
+14.8
+3
+物联网平台
+手机端控制割草机
+20
+4
+测试环境搭建
+喀什草坪场地搭建
+1.0
+5
+平台搭建以及算法功能设计
+外协
+10
+总计
+52.6
+