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SLAM是机器人或车辆建立当前环境的全局地图并使用该地图在任何时间点导航或推断其位置的过程。
SLAM常用于自主导航，特别是在GPS无信号或不熟悉的地区的导航。本文中我们将车辆或机器人称为“实体”。实体的传感器会实时获得周围环境的信息，并对信息进行分析然后做出决策。
SLAM是一种时间模型，它的目标是从复杂的信息中计算出一系列状态，包括预期环境，距离，以及根据之前的状态和信息得出的路径 。有许多种状态，例如，Rosales和Sclaroff（1999）使用状态作为行人边界框的3D位置来跟踪他们的移动。Davison 等人（2017）使用单目相机的相机位置，相机的4D方向，速度和角速度以及一组3D点作为导航状态。
SLAM一般包含两个步骤，预测和测量。为了准确表示导航系统，SLAM需要在状态之间以及状态和测量之间进行学习。SLAM最常用的学习方法称为 卡尔曼滤波 。
卡尔曼滤波是一种用于状态估计的贝叶斯滤波类型。它是一种递归算法，作为系统中不确定性的函数，使预测可以随着时间的推移进行校正。不确定性表示为当前状态估计和先前测量之间的权重，称为卡尔曼增益。该算法将实体先前的状态，观测和控制输入以及当前的观测和控制输入作为输入。过滤器包括两个步骤：预测和测量。预测过程使用运动模型，可以根据给定的先前位置和当前的输入估计当前位置。测量校正过程使用观察模型，该模型基于估计的状态，当前和历史观察以及不确定性来对当前状态进行最终估计。
第一步涉及了时间模型，该模型基于先前的状态和一些噪声生成预测。
公式1. 预测模型。μ表示状态的平均变化向量。ψ是状态数量的矩阵，将当前状态与先前的平均值相关联。ε是转换噪声，可以确定当前状态与前一个状态的紧密相关程度。
第二步是“校正”预测。传感器收集自主导航的测量值。有两类传感器：外传感器器和内传感器(proprioceptive)。外传感器从外部环境中收集信息，包括声纳，距离激光，相机和GPS。在SLAM中，这些是观察值。内传感器利用编码器，加速度计和陀螺仪等设备收集系统内部信息，如速度，位置，变化和加速度。在SLAM中，这些是单元控制，传感器结果输入到实体中进行计算。这些传感器各有利弊，但相互组合可以产生非常有效的反馈系统。
公式2. μₘ表示测量平均向量。Φ是状态数量的将测量的平均值与当前状态相关联。εₘ是测量噪声，通常以协方差Σₘ分布。
卡尔曼增益增强了测量的可信性。例如，如果相机失焦，我们就不会对拍摄内容的质量报太大期望。卡尔曼增益较小意味着测量对预测的贡献很小并且不可靠，而卡尔曼增益较大则正好相反。
公式 3.卡尔曼增益计算，Σ₊是预测的协方差。
更新过程如下：
公式4. 使用卡尔曼增益的卡尔曼滤波学习过程。图片来自Simon JD Prince（2012）。
虽然这种方法非常有用，但它还存在一些问题。卡尔曼滤波假定单模态分布可以用线性函数表示。解决线性问题的两种方法是扩展卡尔曼滤波器（EFK）和无迹卡尔曼滤波器（UFK）。EFK使用泰勒展开来逼近线性关系，而UFK使用一组质量点近似表示正态，这些质量点具有与原始分布相同的均值和协方差。一旦确定了质量点，算法就通过非线性函数传递质量点以创建一组新的样本，然后将预测分布设置为正态分布，均值和协方差等效于变换点。
由卡尔曼滤波强加的单模分布假设意味着不能表示其他状态假设。粒子滤波是解决这些问题的常用方法。
粒子滤波允许通过空间中的粒子来表示多个假设，高维度需要更多粒子。每个粒子都被赋予一个权重，该权重表示其所代表的状态假设中的置信度。预测从原始加权粒子的采样开始，并从该分布中采样预测状态。测量校正根据粒子与观测数据的一致程度（数据关联任务）来调整权重。最后一步是对结果权重进行归一化，使总和为1，因此它们是0到1的概率分布。
因为粒子的数量可以不断增多，因此对该算法的改进集中在如何降低采样的复杂性。重要性采样和Rao-Blackwellization分区是常用的两种方法。
下图来自Fuentes-Pacheco, J., Ruiz-Ascencio, J., & Rendón-Mancha, J. M. (2012)的论文“Visual simultaneous localization and mapping: a survey”，总结了到2010年的SLAM中的一些方法。他们的研究分为几个方面。核心方案是使用学习算法，其中一些在上文讨论过。地图的类型是捕获环境几何属性的度量图，或者是描述不同位置之间的连接的拓扑图。
在线跟踪中最常用的功能是显著特征和标记。标记是在环境中由3D位置和外观描述的区域（Frintrop和Jensfelt，2008）。显著特征是由2D位置和外观描述的图像区域。深度学习技术通常用于在每个时间点描述并检测这些显着特征，以向系统添加更多信息。检测是识别环境中的显著元素的过程，描述是将对象转换为特征向量的过程。
应用SLAM的方案有两种，一种是回环检测（loop closure），另一种是“机器人绑架（kidnapped robot）”。回环检测是识别已经访问过的任意长度的循环偏移，“机器人绑架”不使用先前的信息去映射环境。
SLAM是自主导航中常用的状态时间建模的框架。它主要基于概率原理，对状态和测量的后验和先验概率分布以及两者之间的关系进行推断。这种方法的主要挑战是计算复杂。状态越多，测量越多，计算量越大，在准确性和复杂性之间进行权衡。
[1] Fuentes-Pacheco, J., Ruiz-Ascencio, J., & Rendón-Mancha, J. M. (2012). Visual simultaneous localization and mapping: a survey. Artificial Intelligence Review, 43(1), 55–81.
[2] Durrant-Whyte, H., & Bailey, T. (2006). Simultaneous localization and mapping: Part I. IEEE Robotics and Automation Magazine, 13(2), 99–108.
[3] T. Bailey and H. Durrant-Whyte (2006). “Simultaneous localization and mapping (SLAM): part II,” in IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 13, no. 3, pp. 108–117. doi: 10.1109/MRA.2006.1678144
[4] Simon J. D. Prince (2012). Computer Vision: Models, Learning and Inference. Cambridge University Press.
[5] Murali, V., Chiu, H., & Jan, C. V. (2018). Utilizing Semantic Visual Landmarks for Precise Vehicle Navigation.
[6] Seymour, Z., Sikka, K., Chiu, H.-P., Samarasekera, S., & Kumar, R. (2019). Semantically-Aware Attentive Neural Embeddings for Long-Term 2D Visual Localization. (1).
[7] Fuentes-Pacheco, J., Ruiz-Ascencio, J., & Rendón-Mancha, J. M. (2012). Visual simultaneous localization and mapping: a survey. Artificial Intelligence Review, 43(1), 55–81.
本文仅供学习使用，并非商业用途，全文是针对哈尔滨工业大学刘文之的论文《移动机器人的路径规划与定位技术研究》进行提炼与学习。论文来源中国知网，引用格式如下： [1]刘文之. 基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现[D].哈尔滨工业大学,2018.
相关坐标系转换原理已经在前一篇文章写完了，直接上转换方程。
这里他的运动模型选择的是基于里程计的运动模型，还有一种基于速度的运动模型，其实都差不多，整体思想都一样。里程计是通过计算一定时间内光电编码器输出脉冲数来估计机器人运动位移的装置，主要是使用光电码盘。根据光电码盘计算出此时轮子的速度，然后通过已知的轮子半径来获得单位时间 每个轮子 的位移增量。
高等数学可知单位时间位移增量就是速度，对速度在一定时间上进行积分就得到这一段时间所走过的路程。
根据上图，我们可以求出来机器人航向角角速度、圆弧运动半径和机器人角度变化量，由此可以解的机器人在当前时刻的位姿。
实际上也是有误差，所以单独依靠里程计会与实际结果产生较大误差，所以必须引入其他的外部传感器对外部环境的观测来修正这些误差，从而提高定位精度。
首先肯定需要将激光雷达所测得的端点坐标从极坐标、机器人坐标中转换到世界坐标中。
这张略过，暂时不需要看这个
路径规划算法介绍：
因为该算法会产生大量的无用临时途径，简单说就是很慢，所以有了其他算法。
了解两种代价之后，对于每一个方块我们采用预估代价与当前路径代价相加的方法，这样可以表示每一个路径点距离终点的距离。在BFS搜索过程的基础上，优先挑选总代价最低的那个路径进行搜索，就可以少走不少弯路。（算法讲解 ）
在局部路径规划算法之中，我们选用DWA算法（dynamic window approach），又叫动态窗口法。动态窗口法主要是在速度(v, w)空间中采样多组速度，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹。在得到多组轨迹后，对这些轨迹进行评价，选取最优的轨迹所对应的速度来驱动机器人运动。 state sampling就是按照之前给出的全局路径规划，无论是Dijkstra还是A* 都可以方便的得到state sampling，DWA算法所需要提前建立的action sampling有两种：
但是无论是什么情况，上述所做的工作就是把机器人的位移转化到世界坐标中来，而不是机器人坐标系。速度采样结束之后，只需要对小车的轨迹进行评判，就可以得到最优解了。下面介绍速度采样的办法。
对速度进行采样一般有以下三个限制：
当确定了速度范围之后，就需要根据速度分辨率来对小车速度离散化，在每一时刻将小车在不同直线速度角速度组合下所即将要行驶的距离都可视化出来。
其中每一条轨迹都是很多小直线连接起来的。
需要用评价函数来对上述轨迹进行选择，选择最适合的轨迹
最后为了让三个参数在评价函数里所发挥的作用均等，我们使用归一化处理来计算权重。
算法流程整体如下：
机器人研究的问题包含许许多多的领域，我们常见的几个研究的问题包括：建图(Mapping)、定位(Localization)和路径规划（Path Planning），如果机器人带有机械臂，那么运动规划（Motion Planning）也是重要的一个环节，SLAM需要机器人在未知的环境中逐步建立起地图，然后根据地区确定自身位置，从而进一步定位。
ROS系统通常由大量节点组成，其中任何一个节点均可以通过发布/订阅的方式与其他节点进行通信。举例来说，机器人上的一个位置传感器如雷达单元就可以作为ROS的一个节点，雷达单元可以以信息流的方式发布雷达获得的信息，发布的信息可以被其他节点如导航单元、路径规划单元获得。
ROS的通信机制：
ROS（机器人操作系统）中SLAM的一些功能包，也就是一些常用的SLAM算法，例如Gmapping、Karto、Hector、Cartographer等算法。我们不会去关注算法背后的数学原理，而是更注重工程实现上的方法，告诉你SLAM算法包是如何工作的，怎样快速的搭建起SLAM算法。
地图 ： ROS中的地图很好理解，就是一张普通的灰度图像，通常为pgm格式。这张图像上的黑色像素表示障碍物，白色像素表示可行区域，灰色是未探索的区域
地图在ROS中是以Topic的形式维护和呈现的，这个Topic名称就叫做 /map ，由于 /map 中实际上存储的是一张图片，为了减少不必要的开销，这个Topic往往采用锁存（latched）的方式来发布。地图如果没有更新，就维持着上次发布的内容不变，此时如果有新的订阅者订阅消息，这时只会收到一个 /map 的消息，也就是上次发布的消息；只有地图更新了（比如SLAM又建出来新的地图），这时 /map 才会发布新的内容。 这种方式非常适合变动较慢、相对固定的数据（例如地图），然后只发布一次，相比于同样的消息不定的发布，锁存的方式既可以减少通信中对带宽的占用，也可以减少消息资源维护的开销。
Gmapping ，Gmapping算法是目前基于激光雷达和里程计方案里面比较可靠和成熟的一个算法，它基于粒子滤波，采用RBPF的方法效果稳定，许多基于ROS的机器人都跑的是gmapping_slam。
gmapping的作用是根据激光雷达和里程计（Odometry）的信息，对环境地图进行构建，并且对自身状态进行估计。因此它得输入应当包括激光雷达和里程计的数据，而输出应当有自身位置和地图。
论文支撑：R-LINS: A Robocentric Lidar-Inertial State Estimator for Robust and Efficient Navigation
6轴 IMU：高频，聚焦自身运动，不采集外界环境数据 3D LiDAR：低频，聚焦车体运动，采集外界环境数据
R-LINS使用以上两种传感器来估计机器人的运动姿态， 对于任一传感器而言，单独的依靠自己的数据是很难实现地图构建的， 比如纯雷达模型使用的传感器是激光雷达，可以很好的探测到外界的环境信息。但是，同样的，也会受到这些信息的干扰，再长时间的运算中会产生一定的累计误差。为了防止这种误差干扰到后续的地图构建中，需要使用另一种传感器来矫正机器人自身的位姿信息， 即IMU传感器，IMU传感器由于是自身运动估计的传感器，所以，采集的都是自身运动的姿态信息。可以很好的矫正激光雷达里程计的位姿信息。所以，通常使用激光雷达和惯导来进行数据融合，实现姿态信息的矫正。
一共分为三大块：
本文仅供学习使用，并非商业用途，全文是针对哈尔滨工业大学刘文之的论文《移动机器人的路径规划与定位技术研究》进行提炼与学习。论文来源中国知网，引用格式如下： [1]刘文之. 基于激光雷达的SLAM和路径规划算法研究与实现[D].哈尔滨工业大学,2018.
相关坐标系转换原理已经在前一篇文章写完了，直接上转换方程。
这里他的运动模型选择的是基于里程计的运动模型，还有一种基于速度的运动模型，其实都差不多，整体思想都一样。里程计是通过计算一定时间内光电编码器输出脉冲数来估计机器人运动位移的装置，主要是使用光电码盘。根据光电码盘计算出此时轮子的速度，然后通过已知的轮子半径来获得单位时间 每个轮子 的位移增量。
高等数学可知单位时间位移增量就是速度，对速度在一定时间上进行积分就得到这一段时间所走过的路程。
根据上图，我们可以求出来机器人航向角角速度、圆弧运动半径和机器人角度变化量，由此可以解的机器人在当前时刻的位姿。
实际上也是有误差，所以单独依靠里程计会与实际结果产生较大误差，所以必须引入其他的外部传感器对外部环境的观测来修正这些误差，从而提高定位精度。
首先肯定需要将激光雷达所测得的端点坐标从极坐标、机器人坐标中转换到世界坐标中。
这张略过，暂时不需要看这个
路径规划算法介绍：
因为该算法会产生大量的无用临时途径，简单说就是很慢，所以有了其他算法。
了解两种代价之后，对于每一个方块我们采用预估代价与当前路径代价相加的方法，这样可以表示每一个路径点距离终点的距离。在BFS搜索过程的基础上，优先挑选总代价最低的那个路径进行搜索，就可以少走不少弯路。（算法讲解 ）
在局部路径规划算法之中，我们选用DWA算法（dynamic window approach），又叫动态窗口法。动态窗口法主要是在速度(v, w)空间中采样多组速度，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹。在得到多组轨迹后，对这些轨迹进行评价，选取最优的轨迹所对应的速度来驱动机器人运动。 state sampling就是按照之前给出的全局路径规划，无论是Dijkstra还是A* 都可以方便的得到state sampling，DWA算法所需要提前建立的action sampling有两种：
但是无论是什么情况，上述所做的工作就是把机器人的位移转化到世界坐标中来，而不是机器人坐标系。速度采样结束之后，只需要对小车的轨迹进行评判，就可以得到最优解了。下面介绍速度采样的办法。
对速度进行采样一般有以下三个限制：
当确定了速度范围之后，就需要根据速度分辨率来对小车速度离散化，在每一时刻将小车在不同直线速度角速度组合下所即将要行驶的距离都可视化出来。
其中每一条轨迹都是很多小直线连接起来的。
需要用评价函数来对上述轨迹进行选择，选择最适合的轨迹
最后为了让三个参数在评价函数里所发挥的作用均等，我们使用归一化处理来计算权重。
算法流程整体如下：
可以，应能反映出作者广泛而深入地掌握专业基础知识即可。
硕士论文为攻读硕士学位研究生所撰写的论文，它应能反映出作者广泛而深入地掌握专业基础知识，具有独立进行科研的能力，对所研究的题目有新的独立见解，论文具有一定的深度和较好的科学价值，对本专业学术水平的提高有积极作用。
优秀的硕士论文能够反映出作者对所学习专业的理论知识掌握的程度和水平，能够帮助作者构建起良好的完整的知识体系，还能够反映作者独立的科研能力和学术理论的应用水平，对研究的课题的思考和独立见解。
扩展资料：
硕士论文要求规定：
1、要求论文题目能准确表达论文内容，恰当反映所研究的范围和深度。 关键问题在于题目要紧扣论文内容，或论文内容民论文题目要互相匹配、紧扣，即题要扣文，文也要扣题
2、摘要应包含以下内容：从事这一研究的目的和重要性；研究的主要内容，指明完成了哪些工作；获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解；结论或结果的意义。
3、引言属于整篇论文的引论部分。其写作内容包括：研究的理由、目的、背景、前人的工作和知识空白，理论依据和实验基础，预期的结果及其在相关领域里的地位、作用和意义。
参考资料来源：百度百科-硕士论文
这个没关系的 我们就是无机化学专业 做的有机方向 毕业论文只要通过盲审 答辩一般没问题
您好！我现在研二准备开题遇到了跟您类似的问题，想请教一下。我是管理科学与工程专业下面的物流管理方向的。我导师让我毕业论文跟着他的课题写，导师的课题方向是属于管理科学与工程专业的，但是和我的方向物流管理一点关系也没有。这样会影响毕业吗？
可以的，但需要和导师充分沟通，毕竟后面还要他各种签字你才能毕业。
选题与导师研究方向不一致会有一个问题，就是导师无法给你提供论文材料或者专业指导，只能你自己想办法。开明的导师不会限制你的选题方向，但万一遇到那种你写的毕业论文跟他研究方向不相关，他就很生气，搞得师生关系很僵硬的话，这对你毕业绝对没有好处。
所以，如果选题不想写导师的方向，你在去找他沟通之前，就一定要做好充分的准备，想清楚下面几个问题：
论文研究方向怎么写模板
毕业论文是高等教育自学考试本科专业应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，它是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。
从文体而言，它也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论说文。完成毕业论文的撰写可以分两个步骤，即选择课题和研究课题。
首先是选择课题。选题是论文撰写成败的关键。因为，选题是毕业论文撰写的第一步，它实际上就是确定“写什么”的问题，亦即确定科学研究的方向。如果“写什么”不明确，“怎么写”就无从谈起。
教育部自学考试办公室有关对毕业论文选题的途径和要求是“为鼓励理论与工作实践结合，应考者可结合本单位或本人从事的工作提出论文题目，报主考学校审查同意后确立。也可由主考学校公布论文题目，由应考者选择。
毕业论文的总体要求应与普通全日制高等学校相一致，做到通过论文写作和答辩考核，检验应考者综合运用专业知识的能力”。
但不管考生是自己任意选择课题，还是在主考院校公布的指定课题中选择课题，都要坚持选择有科学价值和现实意义的、切实可行的课题。选好课题是毕业论文成功的一半。
第一、要坚持选择有科学价值和现实意义的课题。科学研究的目的是为了更好地认识世界、改造世界，以推动社会的不断进步和发展。因此，毕业论文的选题，必须紧密结合社会主义物质文明和精神文明建设的需要，以促进科学事业发展和解决现实存在问题作为出发点和落脚点。
问题一：论文的研究方向指的是什么？ 课题研究方向一般是指学生在校期间，或者相关科研工作者在申报撰写论文过程中需要明确的研究方向。应在所研究课题历史基础上提出自己独特或者有所创新的研究方向以丰富学科知识体系。 由导师决定， 看看你导师以前的论文或硕士论文题目， 再看看你导师正在研究的项目， 一般就差不多清楚了。 一般你自己决定不了的， 最多只能从导师给的题目中选择。 问题二：论文的研究方向怎样填? 比自己的研究小方向稍大一些，比如介电材料的可以写功能材料与器件，新型太阳能电池或者锂电方向可以写新能源材料与器件，这样放大后可定显得有气势些~ 问题三：帮忙选择硕士论文的研究方向 你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！ 学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 一、毕业论文选题的重要意义 第一、选题是撰写毕业论文的第一步，它实际上是确定“写什么”的问题，也就是确定论文论述的方向。如果“写什么”都不明确，“怎么写”根本无从谈起，因此毕业论文的顺利完成离不开合适的论文选题。 第二、毕业论文的写作一方面是对这几年所学知识的一次全面检验，同时也是对同学们思考问题的广度和深度的全面考察。因此，毕业论文的选题非常重要，既要考虑论文涉及的层面，又要考虑它的社会价值。 二、毕业论文选题的原则 （一）专业性原则 毕业论文选题必须紧密结合自己所学的专业，从那些学过的课程内容中选择值得研究或探讨的学术问题，不能超出这个范围，否则达不到运用所学理论知识来解决实际问题的教学目的。我们学的是工商管理专业，选题当然不能脱离这个大范畴，而且在限定的小范围内，也不能脱离工商管理、企业经营去谈公共事业管理或金融问题。学术研究是无止境的，任何现成的学说，都有需要完善改进的地方，这就是选题的突破口，由此入手，是不难发现问题、提出问题的。 （二）价值性原则 论文要有科学价值。那些改头换面的文章抄袭、东拼西凑的材料汇集以及脱离实际的高谈阔论，当然谈不上有什么价值。既然是论文，选题就要具有一定的学术意义，也就是要具有先进性、实践性和一定的理论意义。对于工商管理专业的学生而言，我们可以选择企业管理中有理论意义和实践指导意义的论题，或是对提高我国企业的管理水平有普遍意义的议题，还可以是新管理方法的使用。毕业论文的价值关键取决于是否有自己的恶创见。也就是说，不是简单地整理和归纳书本上或前人的见解，而是在一定程度上用新的事实或新的理论来丰富专业学科的某些内容，或者运用所学专业知识解决现实中需要解决的问题。 （三）可能性原则 选题要充分考虑到论题的宽度和广度以及你所能占有的论文资料。既要有“知难而进”的勇气和信心，又要做到“量力而行”。”选题太大、太难，自己短时间内无力完成，不行；选题太小、太易，又不能充分发挥自己的才能，也不行。一切应从实际出发，主要应考虑选题是否切合自己的特长和兴趣，是否可以收集到足够的材料和信息，是否和自己从事的工作相接近。一定要考虑主客观条件和时限，选择那些适合自己情况，可以预期成功的课题。一般来说，题目的大小要由作者实际情况而定，很难作硬性规定要求。有的同学如确有水平和能力，写篇大文章，在理论上有所突破和创新，当然是很好的。但从成人高校学生的总体来看，选题还是小点为宜。小题目论述一两个观点，口子虽小，却能小题大做，能从多层次多角度进行分析论证.这样，自己的理论水平可以发挥，文章本身也会写得丰满而充实。选择一个比较恰当的小论题，特别是与自己的工作或者生活密切相关的问题，不仅容易搜集资料，同时对问题也看得准，论述也会更透彻，结论也就可能下得更准确。 三、毕业论文选题的方法 第一、 浏览捕捉法。这种方法是通过对占有的论文资料快速、大量地阅读，在比较中来确定题目的方法。浏览，一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行，这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中，提出问题，寻找......>> 问题四：如何选择论文研究方向 你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？ 老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！ 学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。 一、毕业论文选题的重要意义 第一、选题是撰写毕业论文的第一步，它实际上是确定“写什么”的问题，也就是确定论文论述的方向。如果“写什么”都不明确，“怎么写”根本无从谈起，因此毕业论文的顺利完成离不开合适的论文选题。 第二、毕业论文的写作一方面是对这几年所学知识的一次全面检验，同时也是对同学们思考问题的广度和深度的全面考察。因此，毕业论文的选题非常重要，既要考虑论文涉及的层面，又要考虑它的社会价值。 二、毕业论文选题的原则 （一）专业性原则 毕业论文选题必须紧密结合自己所学的专业，从那些学过的课程内容中选择值得研究或探讨的学术问题，不能超出这个范围，否则达不到运用所学理论知识来解决实际问题的教学目的。我们学的是工商管理专业，选题当然不能脱离这个大范畴，而且在限定的小范围内，也不能脱离工商管理、企业经营去谈公共事业管理或金融问题。学术研究是无止境的，任何现成的学说，都有需要完善改进的地方，这就是选题的突破口，由此入手，是不难发现问题、提出问题的。 （二）价值性原则 论文要有科学价值。那些改头换面的文章抄袭、东拼西凑的材料汇集以及脱离实际的高谈阔论，当然谈不上有什么价值。既然是论文，选题就要具有一定的学术意义，也就是要具有先进性、实践性和一定的理论意义。对于工商管理专业的学生而言，我们可以选择企业管理中有理论意义和实践指导意义的论题，或是对提高我国企业的管理水平有普遍意义的议题，还可以是新管理方法的使用。毕业论文的价值关键取决于是否有自己的恶创见。也就是说，不是简单地整理和归纳书本上或前人的见解，而是在一定程度上用新的事实或新的理论来丰富专业学科的某些内容，或者运用所学专业知识解决现实中需要解决的问题。 （三）可能性原则 选题要充分考虑到论题的宽度和广度以及你所能占有的论文资料。既要有“知难而进”的勇气和信心，又要做到“量力而行”。”选题太大、太难，自己短时间内无力完成，不行；选题太小、太易，又不能充分发挥自己的才能，也不行。一切应从实际出发，主要应考虑选题是否切合自己的特长和兴趣，是否可以收集到足够的材料和信息，是否和自己从事的工作相接近。一定要考虑主客观条件和时限，选择那些适合自己情况，可以预期成功的课题。一般来说，题目的大小要由作者实际情况而定，很难作硬性规定要求。有的同学如确有水平和能力，写篇大文章，在理论上有所突破和创新，当然是很好的。但从成人高校学生的总体来看，选题还是小点为宜。小题目论述一两个观点，口子虽小，却能小题大做，能从多层次多角度进行分析论证.这样，自己的理论水平可以发挥，文章本身也会写得丰满而充实。选择一个比较恰当的小论题，特别是与自己的工作或者生活密切相关的问题，不仅容易搜集资料，同时对问题也看得准，论述也会更透彻，结论也就可能下得更准确。 三、毕业论文选题的方法 第一、 浏览捕捉法。这种方法是通过对占有的论文资料快速、大量地阅读，在比较中来确定题目的方法。浏览，一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行，这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中，提出问题，寻找......>> 问题五：...有哪些具体的研究方向和经典的论文可供参考? 论辩型论文范文。这是针对别人在某学科中某一学术问题的见解，凭仗充沛的论据，着重揭露其缺乏或错误之处，经过论辩方式来发表见解的一种论文范文。我手里有这个专业范文。 问题六：心理学论文有哪些研究方向，现在的研究热点是什么 心里学论文发表可找我 问题七：研究生毕业论文方向选择，哪个比较好写些？ 20分 有解决问题的来头的 问题八：论文研究视角和研究方向有啥区别 任何研究都是在一定视角下进行的，而任何视角的选择都是围绕所认定的中心问题进行的。个人觉得往小浮说没有特别的不同。 问题九：硕士论文可以不是自己研究方向吗 硕士论文可以不是自己研究方向吗 可以是可以,但是你不觉得跟导师一个方向,会更容易通过吗 硕士论文可以不是自己研究方向吗 可以是可以,但是你不觉得跟导师一个方向,会更容易通过吗 硕士论文可以不是自己研究方向吗 可以是可以,但是你不觉得跟导师一个方向,会更容易通过吗 硕士论文可以不是自己研究方向吗 可以是可以,但是你不觉得跟导师一个方向,会更容易通过吗 问题十：论文 作者研究方向有多个该怎么写 分层或者辅助观点，以小论文的形式展现
根据我提出的考博读博的科学方法“大专业观”，任何专业都是你中有我、我中有你、相互交融、不可分割的。譬如，数学专业和文学专业，不能分割，丘成桐就是懂得诗文的数学家；中国数学史的论著，若不懂得语言学知识，怎么能认识清楚呢？再如，医学专业和哲学专业，医学哲学是一门单独的新兴专业。又如，分子生物学专业和考古专业，彼此融合，用DNA来检测古人类的诞生日期和活动轨迹
不可以。论文选题一定要与本专业相关，哪怕相关度不高也可以，但是坚决不能抛弃本专业的东西而去选择其他专业的论文方向。基于你这种情况，可以选择本专业与其他专业相交叉的领域，或进行创新性的搭建学科之间的领域融合。
sci期刊上发表论文是与你的专业无关的，而只会与该期刊收录论文的领域有关系，因为研究的方向会与自己的导师是相关的，而可能导师研究方向与你所学的专业又大相径庭，所以你通过研究后所将要发表的论文就与你的专业完全不相关，但并不会影响你发表