自主导航技术与应用
课程设计指导书
课程设计一视觉传感器SLAM仿真实现
（一）课程设计目的
1、掌握基于视觉传感器的SLAM系统的基本组成，能够实现环境建图与自
主定位。
2、熟悉ROS系统及深度相机、RGB-D相机等视觉传感器的基本原理，掌
握视觉数据采集与处理过程。
3、掌握视觉SLAM算法在自主导航系统中的软硬件实现方法，能够实现环
境建图与路径规划仿真。
（二）设计要求
1、根据视觉SLAM系统结构和原理，完成视觉SLAM仿真平台的搭建与配
置。
2、查阅相关文档与开源项目，分析视觉SLAM系统的组成及各模块的功能
和工作原理。
3、根据课程设计内容：完成视觉SLAM建图与定位仿真，实现典型场景中
的地图构建与实时定位，输出地图与轨迹结果。
（三）设计环境
1、ROS操作系统+Gazebo仿真平台。
2、ORB-SLAM2或RGBD-SLAM开源算法包。
3、Kinect深度相机、RGB-D相机等视觉传感器。
4、PC机、Ubuntu。
（四）设计步骤
1、在设计之前，认真阅读《自主导航技术及应用》第7章7.3节“视觉导航
系统实例”，并查阅ORB-SLAM2或RGBD-SLAM相关资料，了解系统搭建过程
与运行机制。
2、搭建仿真环境，包括ROS工作空间、SLAM算法包安装，完成环境配置
与依赖库安装。
3、配置视觉传感器模型，准备场景地图，设置相机参数，启动仿真环境。
4、运行视觉SLAM程序，采集图像数据流，实现特征提取、匹配与姿态估
计，完成环境地图构建。
5、实时观察建图过程，记录SLAM轨迹输出、误差数据、建图过程截图。
6、撰写完整报告，包括视觉SLAM系统结构图、工作原理说明、软件流程
图、主要参数配置说明、结果分析。
（五）课程设计报告格式要求
1、封面包含课程设计题目、班级和姓名、完成日期
2、课程设计目的
3、课程设计运行环境
4、课程设计内容（设计内容分析，设计方案，硬件结构图，软件流程图）
5、课程结果与分析（分析现有方案的不足，根据实际工程写出改进方案）
6、课程核心程序
课程设计二A*算法的路径规划方法仿真实现
（一）课程设计目的
7、掌握A*算法的基本原理与算法流程，理解启发函数的作用以及路径规划
中代价函数的意义。
8、熟悉MATLAB仿真环境，掌握在MATLAB中实现A*算法路径规划的
基本方法。
9、能够独立完成A*算法路径规划程序设计，实现路径搜索过程的仿真与可
视化。
10、培养分析和解决实际路径规划问题的能力，为后续复杂路径规划与自主
导航项目开发打下基础。
（二）设计要求
1、根据A*算法原理，在MATLAB环境下实现A*路径规划算法。
2、根据实验场景构建二维网格地图，合理设计障碍物分布。
3、完成路径搜索过程仿真与结果可视化，实现路径搜索动态演示或过程截
图。
4、实现不同启发函数的切换（如曼哈顿距离、欧几里得距离）对比其效果，
并完成实验分析。
5、撰写完整报告，内容包括算法原理说明、仿真环境搭建过程、程序结构、
测试结果与分析。
（三）设计环境
1、MATLAB仿真平台。
2、PC机。
（四）设计步骤
1、在设计之前，认真阅读《自主导航技术及应用》第6章6.2.1节“A*算法
原理”，掌握A*算法基本思想与实现流程，如图1所示。
2、搭建仿真环境，在MATLAB中创建二维栅格地图，定义起点、终点及
障碍物区域。
3、编写A*算法程序，完成以下功能模块：节点数据结构设计（坐标、代价
值g、启发值h、总代价f）、Open表与Close表维护、启发函数接口设计，支
持选择曼哈顿距离或欧几里得距离、路径重构与可视化显示等，可以不断改变这
些参数，动态地处理路径。
4、运行仿真，观察路径搜索过程，可采用MATLAB绘图函数实现动态过
程展示或分步骤截图。
5、记录过程中不同地图规模与不同启发函数下的搜索时间、路径长度、扩