南京理工大学毕业答辩模板.docx

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南京理工大学毕业答辩模板

一、答辩人基本信息

(1)答辩人姓名：张伟，男，汉族，出生于1998年3月，籍贯山东省济南市。自2016年起，就读于南京理工大学机械工程专业，本科阶段学习成绩优异，连续三年获得一等奖学金，并在各类学科竞赛中取得优异成绩。2018年，作为项目负责人，带领团队在“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛中荣获省级一等奖。

(2)研究生阶段，张伟同学继续深造，致力于机器人领域的研究。在导师的指导下，积极参与科研项目，参与了国家自然科学基金项目“智能机器人关键技术与应用研究”。在此期间，发表学术论文3篇，其中1篇为SCI检索，1篇为EI检索。此外，张伟同学还积极参与国内外学术交流活动，曾在2019年美国IEEE机器人与自动化会议上作口头报告。

(3)在社会实践方面，张伟同学积极参与志愿服务活动，曾担任校青年志愿者协会副会长，组织并参与了多次支教、环保等公益活动。2017年，作为队长，带领团队在暑期“三下乡”社会实践活动中，深入农村地区开展科技扶贫工作，获得了广泛的社会认可。张伟同学的综合素质和个人品质得到了导师和同学们的一致好评，是南京理工大学机械工程专业的一名优秀毕业生。

二、论文题目及研究背景

(1)论文题目为“基于深度学习的无人机智能避障算法研究”。随着无人机技术的快速发展，无人机在民用和军事领域的应用日益广泛。然而，无人机在复杂环境中的避障问题一直是制约其应用的关键因素。因此，研究无人机智能避障算法具有重要的理论意义和实际应用价值。

(2)研究背景方面，无人机避障技术涉及多个学科领域，包括计算机视觉、机器学习、控制理论等。近年来，深度学习技术在图像识别、目标检测等领域取得了显著成果，为无人机避障算法的研究提供了新的思路。本论文旨在通过深度学习技术，实现无人机在复杂环境中的智能避障。

(3)目前，国内外学者在无人机避障算法方面已开展了一系列研究，但仍然存在一些问题，如算法复杂度高、实时性差等。本论文针对这些问题，提出了一种基于深度学习的无人机智能避障算法，并通过实验验证了该算法的有效性和实用性。

三、研究内容与方法

(1)本研究的主要内容包括深度学习模型的选择与优化、无人机感知系统设计与实现、基于深度学习的避障决策算法设计以及实验验证与分析。首先，针对无人机避障任务，选取了卷积神经网络（CNN）作为深度学习模型，并通过对比实验验证了其在无人机避障任务中的有效性。其次，设计并实现了无人机感知系统，包括摄像头、GPS定位系统等，为避障算法提供实时数据。

(2)在深度学习模型优化方面，通过调整网络结构、学习率、批量大小等参数，提高了模型的泛化能力和实时性。同时，针对无人机避障任务，设计了一种融合了CNN和长短期记忆网络（LSTM）的混合模型，以更好地处理时间序列数据和空间信息。此外，为了提高避障算法的鲁棒性，采用了数据增强技术，如旋转、缩放、翻转等，增加了训练数据的多样性。

(3)在避障决策算法设计方面，首先对无人机周围环境进行特征提取，包括障碍物形状、距离、速度等。然后，基于提取的特征，利用深度学习模型预测障碍物的运动轨迹，从而为无人机制定合理的避障策略。在实验验证与分析阶段，选取了多种实际场景进行测试，包括室内、室外、复杂地形等。通过对比实验结果，分析了不同算法的性能差异，为无人机避障算法的实际应用提供了理论依据和实践指导。

四、实验结果与分析

(1)实验部分选取了多种复杂场景进行测试，包括室内复杂环境、室外开阔地带以及城市道路等多种环境。实验结果表明，基于深度学习的无人机避障算法在处理复杂场景时表现出较高的准确性和稳定性。在室内复杂环境中，算法能够准确识别并避开障碍物，平均识别时间低于0.1秒，满足实时性要求。在室外开阔地带，算法在处理动态障碍物时表现出良好的适应性，避障成功率高达98%。

(2)为了进一步验证算法的鲁棒性，我们对算法进行了抗干扰性测试。在测试过程中，人为添加了电磁干扰、光照变化等干扰因素，实验结果显示，算法在干扰条件下仍能保持较高的避障准确率，抗干扰能力较强。此外，通过对比实验，我们发现融合CNN和LSTM的混合模型在处理动态障碍物和复杂环境时，相较于单一模型具有更高的预测准确性和适应性。

(3)在实验结果分析中，我们还对算法的实时性进行了评估。通过在不同场景下对算法的运行时间进行统计，发现算法的平均运行时间在0.05至0.2秒之间，满足无人机实时避障的需求。同时，通过对实验数据的统计分析，我们发现算法在不同场景下的平均避障成功率在95%至99%之间，表明算法具有较高的稳定性和可靠性。综上所述，基于深度学习的无人机避障算法在复杂环境下的表现令人满意，具有良好的应用前景。

五、结论与展望

(1)本论文通过对深度学习技术在无人机避障领域的应用研究，成功设计并实现