单摄像头SLAM技术研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域的快速发展，对环境感知和自主导航的需求日益增长。

视觉slam（simultaneouslocalizationandmapping，同步定位与地图构建）技术作为其中关键技术之一，能够使移动设备仅凭借自身传感器在未知环境中进行自主定位和地图构建，具有重要的学术价值和广阔的应用前景。

本选题旨在研究单目视觉slam技术，探索其在复杂环境下的鲁棒性和精确性。

2. 本选题国内外研究状况综述

视觉slam技术的研究已经持续了几十年，从最初的基于滤波的方法到基于关键帧的方法，再到近年来兴起的基于深度学习的方法，技术不断发展，性能不断提升。

1. 国内研究现状

国内在视觉slam领域起步稍晚，但近年来发展迅速，涌现出一批优秀的科研机构和企业。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将重点研究基于单目摄像头的slam技术，包括以下几个方面的内容:1.单目视觉slam算法原理：深入研究单目视觉slam的基本原理，包括特征点法、直接法等，分析其优缺点和适用场景，为后续算法设计和实现奠定基础。

2.关键技术研究：针对单目视觉slam中的关键技术，例如特征提取与匹配、相机位姿估计、三角化与地图点创建、后端优化、闭环检测等，进行深入研究，探索提高算法鲁棒性和精度的有效方法。

3.系统实现与评估：基于所研究的算法和技术，设计并实现一个完整的单目视觉slam系统，并在实际环境中进行测试和评估，验证算法的有效性和性能，并分析其优缺点和改进方向。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤开展研究工作：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解单目视觉slam技术的最新研究进展、主要算法、关键技术以及应用现状，为研究方向的确定和技术路线的选择提供参考依据。

2.算法研究：深入研究单目视觉slam的核心算法，包括特征点法、直接法等，分析其优缺点和适用场景，并对现有算法进行改进和优化，以提高算法的精度、鲁棒性和效率。

3.关键技术攻关：针对单目视觉slam中的关键技术，例如特征提取与匹配、相机位姿估计、三角化与地图点创建、后端优化、闭环检测等，进行深入研究和实验，探索提高算法性能的有效方法。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面取得创新成果：1.针对单目视觉slam算法中存在的尺度漂移问题，提出一种基于深度学习的尺度估计方法，利用深度神经网络学习场景的深度信息，并将其融入到slam系统中，以提高算法的精度和鲁棒性。

2.针对单目视觉slam在复杂环境下的适应性问题，研究基于深度学习的特征提取与匹配方法，利用深度神经网络提取鲁棒的特征点，并结合传统的特征匹配算法，以提高算法在光照变化、动态场景、遮挡等复杂环境下的性能表现。

3.针对单目视觉slam系统计算量大的问题，研究基于轻量级深度学习模型的算法加速方法，利用模型压缩、量化等技术，降低算法的计算复杂度，以提高算法的实时性和效率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘浩敏,王鹏,谢晓方,等.基于单目视觉slam的室内场景语义地图构建[j].计算机工程与应用,2021,57(19):238-246.

2. 谢晓佳,叶涛,谢志华,等.基于单目视觉slam的室内移动机器人导航系统[j].机械设计与制造,2021(8):214-218.

3. 刘文涛,谢宗武,徐华.改进orb-slam2的室内定位与导航[j].电子测量技术,2021,44(12):116-122.