移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境地圖實(shí)時(shí)構(gòu)建算法系統(tǒng)

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上西北工業(yè)大學(xué)2010年大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃項(xiàng)目申 請(qǐng) 書(shū)項(xiàng)目名稱(chēng) 移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境地圖實(shí)時(shí)構(gòu)建算法系統(tǒng) 所在學(xué)院/基地 舞蹈機(jī)器人基地 申 請(qǐng) 人 嚴(yán)家祺 羅國(guó)佳 秦博奇 詹東昀 導(dǎo)師姓名 黃英亮 聯(lián)系電話(huà) E-mail: luogj8904 填表日期 2010年9月13日 西北工業(yè)大學(xué)教務(wù)處制表項(xiàng)目名稱(chēng)移動(dòng)機(jī)器人環(huán)境地圖實(shí)時(shí)構(gòu)建算法系統(tǒng)起止時(shí)間2010年9月至2011年9月申請(qǐng)經(jīng)費(fèi)20000申請(qǐng)人或申請(qǐng)團(tuán)隊(duì)學(xué) 號(hào)姓 名年級(jí)所在學(xué)院、專(zhuān)業(yè)聯(lián)系電話(huà)E-mail嚴(yán)家祺07級(jí)電子信息學(xué)院電子信息工程羅國(guó)佳08級(jí)計(jì)算機(jī)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)luogj8904秦博奇08級(jí)計(jì)算機(jī)學(xué)院

2、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)qinboqi0116詹東昀08級(jí)計(jì)算機(jī)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)zhan89616導(dǎo)師姓 名黃英亮學(xué)院機(jī)電學(xué)院職務(wù)/職稱(chēng)高級(jí)講師E-mailhuangyl電 話(huà)一、申請(qǐng)立項(xiàng)依據(jù)（包括項(xiàng)目背景、項(xiàng)目來(lái)源、技術(shù)依據(jù)、前期已有的研究基礎(chǔ)，自身具備的知識(shí)條件、自己的興趣愛(ài)好、特長(zhǎng)等）項(xiàng)目背景、來(lái)源： 現(xiàn)代社會(huì)當(dāng)中，火災(zāi)、爆炸、坍塌等事故多發(fā)，在救援過(guò)程中因?yàn)?zāi)難現(xiàn)場(chǎng)情況不清，意外坍塌事故等導(dǎo)致救援人員遇難的慘劇時(shí)有發(fā)生。為避免此類(lèi)事故，應(yīng)用救援機(jī)器人首先進(jìn)入現(xiàn)場(chǎng)及時(shí)探知險(xiǎn)情和受困人員的位置和狀況，有著極大的應(yīng)用意義。因此，在每年的Robocup國(guó)際機(jī)器人賽事中，Robocup救援組是最熱門(mén)項(xiàng)

3、目之一，其主要目的就是促進(jìn)大規(guī)模災(zāi)難情況下使用機(jī)器人進(jìn)行人員搜救任務(wù)的研究。災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)環(huán)境地圖的創(chuàng)建是移動(dòng)救援機(jī)器人領(lǐng)域中的一個(gè)基本而重要的問(wèn)題。環(huán)境地圖被廣泛地應(yīng)用在移動(dòng)機(jī)器人的導(dǎo)航系統(tǒng)中，在移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航定位和全局路徑規(guī)劃中起到重要作用。要實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人的自主導(dǎo)航，最重要的是通過(guò)定位來(lái)獲知機(jī)器人在環(huán)境中的準(zhǔn)確位姿。根據(jù)先驗(yàn)地圖進(jìn)行的移動(dòng)機(jī)器人定位和自主導(dǎo)航技術(shù)得到了廣泛的研究，并取得很好的應(yīng)用效果。但是實(shí)際環(huán)境往往是未知的，不能提供諸如環(huán)境中障礙物大小、形狀、位置等先驗(yàn)信息，而且實(shí)際突發(fā)災(zāi)難事件環(huán)境中也不存在路徑、燈塔等人為設(shè)定的標(biāo)志物，這給移動(dòng)機(jī)器人的自主導(dǎo)航帶來(lái)了很大的問(wèn)題。因此，移

4、動(dòng)機(jī)器人在未知環(huán)境中同時(shí)精確定位和地圖創(chuàng)建（SLAM simultaneous localization and mapping）成為移動(dòng)機(jī)器人研究領(lǐng)域的一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。自然而然，地圖的構(gòu)建質(zhì)量也就成為每年Robocup救援組比賽項(xiàng)目的一個(gè)重要評(píng)分依據(jù)。技術(shù)依據(jù)：本項(xiàng)目采用幾何特征地圖來(lái)反映機(jī)器人所處外部環(huán)境，如災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)中的墻壁、較大的家具等。幾何特征地圖是一種緊湊的地圖表示方法，通過(guò)傳感器感知環(huán)境數(shù)據(jù)，從中提取抽象幾何特征如線段、圓、弧線等來(lái)表示環(huán)境信息。對(duì)于大多數(shù)環(huán)境特別是室內(nèi)環(huán)境利用幾何特征描述的地圖都能精確的反映環(huán)境信息，而且?guī)缀翁卣鞯貓D存儲(chǔ)信息量小，方便應(yīng)用于位姿估計(jì)和目標(biāo)識(shí)別。

5、前期已有的研究基礎(chǔ)：本項(xiàng)目擬通過(guò)激光測(cè)距儀掃描采集外部環(huán)境數(shù)據(jù)，并設(shè)一套高效的算法處理所得數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)時(shí)創(chuàng)建并更新現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境地圖。舞蹈機(jī)器人基地目前已具備救援機(jī)器人的機(jī)械和電子部件，曾經(jīng)采取過(guò)的構(gòu)建地圖的方法主要是依靠超聲波傳感器、電子羅盤(pán)、加速度傳感器等多傳感器的信息融合，來(lái)構(gòu)建幾何特征地圖。但由于這個(gè)方法結(jié)構(gòu)復(fù)雜，受多個(gè)傳感器的影響，系統(tǒng)的精度一般不高，而且系統(tǒng)抗電磁干擾能力太差，往往得不出理想的地圖構(gòu)建效果。而本項(xiàng)目采取的方法只需要一個(gè)激光傳感器采取數(shù)據(jù)，通過(guò)算法處理優(yōu)化，完全可以替代以上多傳感器的融合，大大簡(jiǎn)化了系統(tǒng)的復(fù)雜性，提高了系統(tǒng)的可靠性與穩(wěn)定性，減小了系統(tǒng)誤差。自身具備的知識(shí)條件：本

6、項(xiàng)目的項(xiàng)目組人員都是西北工業(yè)大學(xué)舞蹈機(jī)器人基地的成員，在過(guò)去的實(shí)踐中，對(duì)傳感器的操作與傳感器的應(yīng)用都有一定的了解。本項(xiàng)目的人員由電子信息專(zhuān)業(yè)和計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生組成，首先可以解決底層硬件通信的問(wèn)題，而上層數(shù)據(jù)處理算法則由計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的成員完成，我們?cè)谟?jì)算方法、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、算法設(shè)計(jì)與分析、信號(hào)處理等學(xué)科上有扎實(shí)的基礎(chǔ)，因此可以勝任信息采取與算法設(shè)計(jì)的工作。自己的興趣愛(ài)好、特長(zhǎng)： 本項(xiàng)目組的人員都是舞蹈機(jī)器人基地里的核心人員，動(dòng)手能力強(qiáng)，善于思考，對(duì)MFC繪圖、算法的設(shè)計(jì)、傳感器網(wǎng)絡(luò)通信等都有過(guò)經(jīng)驗(yàn)。二、立項(xiàng)研究的目的和意義環(huán)境地圖是移動(dòng)機(jī)器人自主完成任務(wù)的首要條件，未知環(huán)境中移動(dòng)機(jī)器人同時(shí)定位和地

7、圖創(chuàng)建對(duì)于智能機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展有著重要的意義。本項(xiàng)目預(yù)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的系統(tǒng)，該系統(tǒng)能快速、準(zhǔn)確地構(gòu)建出現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的幾何特征地圖。由于只采用激光測(cè)距儀采集數(shù)據(jù)，相比多傳感器融合系統(tǒng)而言，大大降低了多傳感器導(dǎo)致的系統(tǒng)誤差，且激光測(cè)距儀采集數(shù)據(jù)精度高，抗外部干擾能力強(qiáng)，更適合于災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)的復(fù)雜環(huán)境。后期數(shù)據(jù)處理及地圖生成采用軟件實(shí)現(xiàn)，相對(duì)硬件實(shí)現(xiàn)更易于改進(jìn)和優(yōu)化。幾何特征地圖意義重大：第一：對(duì)災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)實(shí)現(xiàn)地圖重現(xiàn)，可以有助于救援人員開(kāi)展救援工作，提前預(yù)知現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境，避免再次意外對(duì)救援人員的傷害。也有利于及時(shí)調(diào)度救援人員，最大限度的救出受困人員，具有很大的社會(huì)意義； 第二：環(huán)境地圖是智能移動(dòng)機(jī)器人

8、自主行走、自動(dòng)避障、自主識(shí)別救援目標(biāo)的技術(shù)基礎(chǔ)和重要保障，促進(jìn)了智能移動(dòng)機(jī)器人的發(fā)展。三、項(xiàng)目計(jì)劃實(shí)施研究?jī)?nèi)容第一：對(duì)激光傳感器的特性以及參數(shù)的研究，保證采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)的精確度和數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏?zhǔn)確性，深入了解激光傳感器的原理，還可以利用其特性簡(jiǎn)化日后數(shù)據(jù)處理的工作。第二：對(duì)算法中涉及到的激光掃描頻率、掃描范圍、動(dòng)態(tài)閾值等一些參數(shù)的設(shè)計(jì)作預(yù)估，建立數(shù)學(xué)模型分析，得出一個(gè)精度較高的模型。第三：結(jié)合傳感器的實(shí)際數(shù)據(jù)，進(jìn)一步驗(yàn)證模型的精確程序，根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，選擇最適合的算法參數(shù)。第四：搭建災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)摸擬環(huán)境，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行大量的試驗(yàn)，不斷改進(jìn)和優(yōu)化算法方案。第五：編寫(xiě)高效的作畫(huà)程序，能快速、精確

9、繪出現(xiàn)場(chǎng)的幾何特征地圖。四、國(guó)內(nèi)外研究概況掃描匹配方法是環(huán)境地圖創(chuàng)建的一種有效的方法，可分為迭代匹配算法和非迭代匹配算法。迭代最近點(diǎn)（ICP）算法是一種典型的迭代匹配算法。ICP算法通過(guò)在迭代過(guò)程中不斷降低配準(zhǔn)誤差，獲得兩組點(diǎn)集間相對(duì)位姿變化。該算法的缺點(diǎn)是匹配收斂速度慢而且容易陷入局部最優(yōu)解。此后，出現(xiàn)了許多基于ICP算法的改進(jìn)算法。直方圖匹配算法是典型的非迭代匹配算法，該算法的最大優(yōu)點(diǎn)是算法容易實(shí)現(xiàn)，匹配速度快，但是受構(gòu)建特征直方圖時(shí)分辨率選取的影響，匹配精度很難得到有效的提高?？傮w而言，迭代匹配算法匹配精度高，但匹配收斂速度較慢，很難完成實(shí)時(shí)條件下環(huán)境地圖的創(chuàng)建；非迭代匹配算法的匹配速度

10、優(yōu)于迭代匹配算法，但是匹配精度不高。五、研究方法、技術(shù)路線及研究中面臨的技術(shù)難點(diǎn)和擬采取的解決辦法 本項(xiàng)目利用激光測(cè)距儀測(cè)得環(huán)境數(shù)據(jù)，從中提取出特征點(diǎn)對(duì)，采用非迭代的方式，在誤差函數(shù)的解空間里采用聚類(lèi)的方法完成點(diǎn)對(duì)的匹配，進(jìn)而完成環(huán)境地圖的創(chuàng)建。1、 特征點(diǎn)對(duì)的提?。杭す鈧鞲衅髟趇時(shí)刻掃描得到描述環(huán)境信息的點(diǎn)集uki，對(duì)uki中的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征點(diǎn)對(duì)的提取，特征點(diǎn)對(duì)是描述現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的多變形的線段的起點(diǎn)和終點(diǎn)，如圖1所示。 (a)激光數(shù)據(jù)點(diǎn)集 (b)特征點(diǎn)對(duì)集 圖1 提取特征信息效果2、 特征點(diǎn)對(duì)集的匹配：特征點(diǎn)對(duì)集的匹配基于以下兩個(gè)假設(shè)：一是環(huán)境中的特征點(diǎn)之間具有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，即兩個(gè)特征點(diǎn)之間的歐

11、式距離在相鄰兩組數(shù)據(jù)中是相等的，在靜態(tài)環(huán)境中這一假設(shè)一般能夠滿(mǎn)足；二是在二維平面內(nèi)，相鄰兩組特征點(diǎn)集之間的變換可以視為剛體變換，可由兩組特征點(diǎn)對(duì)集中的對(duì)應(yīng)匹配點(diǎn)對(duì)之間的變換來(lái)表示，這樣可以提高算法效率，降低計(jì)算復(fù)雜度。匹配算法可以概括為匹配、計(jì)算、聚類(lèi)三個(gè)步驟。I 匹配是指在兩組特征點(diǎn)對(duì)集中選出所有歐式距離相近的對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)對(duì)，構(gòu)成對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)對(duì)集合。II 計(jì)算是針對(duì)每對(duì)對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)對(duì)，求得相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)角Ri和位移Ti，加入到三維向量解空間 (,)中。III 一般情況下，對(duì)于配對(duì)過(guò)程中錯(cuò)誤的特征點(diǎn)對(duì)，即相對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)不是環(huán)境中的同一個(gè)特征點(diǎn)，用這些特征點(diǎn)對(duì)求得的變換參數(shù)(,)在空間中是隨機(jī)分布的；而對(duì)

12、于配對(duì)過(guò)程中正確的特征點(diǎn)對(duì)，求得的變換參數(shù)(,)在理論上是相等的，即對(duì)應(yīng)于空間中的同一點(diǎn)。但由于測(cè)量誤差和計(jì)算誤差的影響，這些變換參數(shù)不會(huì)完全相等，即對(duì)應(yīng)于空間中的不是某一點(diǎn)，而是由許多點(diǎn)構(gòu)成的密集點(diǎn)簇。顯然，以點(diǎn)簇中點(diǎn)作為最優(yōu)變換參數(shù)是比較合理的。在空間中對(duì)所有求得的變換參數(shù)(,)，采用適當(dāng)?shù)拈撝颠M(jìn)行聚類(lèi)，選出元素個(gè)數(shù)最多的類(lèi)，將此類(lèi)的中心作為最優(yōu)變換參數(shù)，從而完成兩組點(diǎn)集的匹配。整個(gè)過(guò)程主要分為特征點(diǎn)的提取和特征點(diǎn)集的匹配兩個(gè)步驟，算法框圖如2所示。特征點(diǎn)對(duì)之間兩兩成對(duì)匹配，得到解空間特征點(diǎn)對(duì)提取點(diǎn)集uki對(duì)解空間內(nèi)所有的解元素進(jìn)行聚類(lèi)，求得最優(yōu)旋轉(zhuǎn)角R與最優(yōu)位移T特征點(diǎn)對(duì)提取點(diǎn)集uki+

13、1uki =uki+1進(jìn)行點(diǎn)集變換uki+1=R x uki+1+T 圖2 算法流程圖技術(shù)路線：一、特征點(diǎn)對(duì)的提取（區(qū)域分割線段端點(diǎn)（特征點(diǎn)對(duì)）提?。?、把激光測(cè)距儀一個(gè)掃描周期內(nèi)采集到的離散點(diǎn)按照連續(xù)兩點(diǎn)間的歐式距離大小是否超過(guò)某一閾值分成彼此不連通的區(qū)域。假設(shè)采集到N個(gè)點(diǎn)，那么首先認(rèn)為是一個(gè)區(qū)域，即。按照下列公式計(jì)算連續(xù)兩個(gè)點(diǎn)之間的距離 其中i=1,2,N判斷Di和閾值的關(guān)系，如果Di大于閾值（動(dòng)態(tài)設(shè)定），則認(rèn)為（Xi，Yi）是兩個(gè)區(qū)域的分割點(diǎn)，以這個(gè)點(diǎn)為分割點(diǎn)將區(qū)域分成兩部分，可以得到區(qū)域，。按照同樣的原則對(duì)區(qū)域A2進(jìn)行分割，得到區(qū)域A2,A3。依此類(lèi)推，最后可以得到相互不連通的區(qū)域（

14、A1,A2,AN）。判斷每個(gè)區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，如果某個(gè)區(qū)域包含數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)小于等于3個(gè)，那么該區(qū)域被視為噪聲區(qū)域，舍棄這些噪聲點(diǎn)。在每個(gè)區(qū)域Ai中，以區(qū)域Ai的第一個(gè)點(diǎn)Ps（Xs，Ys）和最后一個(gè)點(diǎn)Pe（Xe，Ye）作一條直線L，計(jì)算區(qū)域內(nèi)其余各點(diǎn)到這條直線L的距離，假設(shè)在點(diǎn)Pm（Xm，Ym）處取得距離的最大值Dmax，如果距離最大值大于閾值Dthr，以點(diǎn)Pm為分割點(diǎn)將區(qū)域Ai分成兩部分，。然后對(duì)區(qū)域A和A采用同樣的方法進(jìn)行迭代處理，直到該區(qū)域內(nèi)所有點(diǎn)到所在區(qū)域起點(diǎn)終點(diǎn)構(gòu)成直線的距離的最大值不大于閾值Dthr，這樣這個(gè)區(qū)域就被分為M個(gè)可以用一條線段線性表示的點(diǎn)集Li（i=1,2,M）。如圖

15、3所示。 圖3 特征點(diǎn)提取效果圖對(duì)A1,A2,AN進(jìn)行上述操作，使得每個(gè)區(qū)域由若干個(gè)點(diǎn)集組成，每個(gè)點(diǎn)集里的所有點(diǎn)都依附于一條直線。則從每個(gè)點(diǎn)集提取第一個(gè)點(diǎn)和最后一個(gè)點(diǎn)（可優(yōu)化提?。?，形成點(diǎn)對(duì)，代表線段的起點(diǎn)和終點(diǎn)。這些點(diǎn)對(duì)中的點(diǎn)就是多邊形的端點(diǎn)或角點(diǎn)，即我們想得到的特征點(diǎn)。 二、特征點(diǎn)對(duì)匹配已經(jīng)提取出了局部地圖的所有特征點(diǎn)對(duì)，即，計(jì)算出各點(diǎn)對(duì)的歐式距離，即。將與上一次的局部地圖（現(xiàn)已并入全局地圖）的所有特征點(diǎn)對(duì)計(jì)算出的歐式距離進(jìn)行匹配。找出閾值范圍內(nèi)歐式距離近似相等的點(diǎn)對(duì)。計(jì)算出每個(gè)相匹配點(diǎn)對(duì)之間的變換旋轉(zhuǎn)角Rk和變換位移Tk，（k<m,n），加入到三維向量解空間 (,)中。三、對(duì)解空間

16、進(jìn)行聚類(lèi) 以中的第一個(gè)元素作為初始類(lèi)和類(lèi)的中心，類(lèi)的個(gè)數(shù)采取動(dòng)態(tài)設(shè)置閾值，動(dòng)態(tài)設(shè)定的方式如下確定：如果一個(gè)元素到任何一個(gè)類(lèi)的中心的距離都大于某一閾值，則將此元素構(gòu)成一個(gè)新的類(lèi)。最后找出所含元素個(gè)數(shù)最多的類(lèi)，該類(lèi)的中心，即為所求的最優(yōu)變換參數(shù)。 技術(shù)難點(diǎn)：1、 準(zhǔn)確提取局部地圖的特征點(diǎn)是正確匹配的關(guān)鍵，但是受原始數(shù)據(jù)精度和閾值參數(shù)選取的影響，一些情況下也會(huì)出現(xiàn)線段提取不當(dāng)或者分割太細(xì)的情況（如圖4）。 圖4實(shí)際可以用三條線段來(lái)表示的區(qū)域被錯(cuò)誤的分成了四條線段。因此可在當(dāng)前基礎(chǔ)上，將線段提取分為兩個(gè)步驟完成。選按照原來(lái)的方法進(jìn)行分割，然后利用最小二乘線段擬合算法，得到線段參數(shù)，然后計(jì)算任意相鄰兩條

17、線段L1和L2之間的夾角和相鄰兩條線段端點(diǎn)的最小值。如果滿(mǎn)足條件 <且<那么假設(shè)認(rèn)為這兩條線段是被錯(cuò)誤分開(kāi)的線段，應(yīng)該為同一條線段，直接取前一條線段的起點(diǎn)和后一條線段的終點(diǎn)作為特征點(diǎn)對(duì)加入到特征點(diǎn)對(duì)集合當(dāng)中。 2、 局部地圖和全局地圖需要比較多的相匹配的特征點(diǎn)對(duì)，這樣才能提高匹配精度。然而在實(shí)際環(huán)境中，由于激光傳感器掃描范圍有限、離障礙物過(guò)近或位姿變化過(guò)大等情況，導(dǎo)致局部地圖和全局地圖中符合匹配條件的點(diǎn)對(duì)過(guò)少。解決辦法是通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)，確定一套符合該算法系統(tǒng)的閾值方案以及較合適的激光傳感器的掃描頻率、范圍等。 六、進(jìn)度安排（選題、自主設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)、實(shí)驗(yàn)研究、數(shù)據(jù)處理、研制開(kāi)發(fā)、撰寫(xiě)總結(jié)

18、報(bào)告、項(xiàng)目鑒定、成果推廣或論文發(fā)表等）內(nèi)容時(shí)間段選 題2010年7月算法系統(tǒng)規(guī)劃與設(shè)計(jì)2010年7月至2010年9月結(jié)合傳感器參數(shù)進(jìn)一步優(yōu)化和完善算法結(jié)構(gòu)2010年9月根據(jù)算法的描述設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與類(lèi)2010年9月至2010年10月算法的程序?qū)崿F(xiàn)及各模塊的測(cè)試2010年11月至2011年4月對(duì)于算法實(shí)現(xiàn)上的進(jìn)行速度優(yōu)化2011年4月至2011年5月開(kāi)展大量的實(shí)驗(yàn)及現(xiàn)場(chǎng)模擬2011年5月至2011年8月完善細(xì)節(jié)，發(fā)表論文2010年8月至2011年9月七、擬利用資源（開(kāi)展研究工作所需要的實(shí)驗(yàn)室、創(chuàng)新競(jìng)賽基地、主要儀器設(shè)備、試劑、參考資料及其他工作條件等）實(shí)驗(yàn)室：西北工業(yè)大學(xué)舞蹈機(jī)器人基地 傳感器： URG-04LX激光測(cè)距儀 測(cè)試平臺(tái)： 救援機(jī)器人八、經(jīng)費(fèi)使用計(jì)劃 經(jīng)費(fèi)支出項(xiàng)目名稱(chēng)具體支出內(nèi)容金 額（千元）使用時(shí)間URG-04LX激光測(cè)距儀URG-0