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惯性传感器辅助的立体视觉SLAM实现的开题报告
摘要：
随着无人系统的快速发展，对于其感知能力的要求也越来越高。立体视觉SLAM成为了无人系统中重要的感知模块之一。本文提出了一种新的惯性传感器辅助的立体视觉SLAM实现方法，该方法能够充分利用惯性传感器提供的姿态信息，优化位姿估计过程，并且提高SLAM系统的可靠性和鲁棒性。我们通过实验验证了该方法的有效性，与传统的立体视觉SLAM相比，该方法具有更高的精度和更快的运算速度。
1.研究背景与意义
在无人驾驶、机器人、航空航天等领域，SLAM技术被广泛应用。SLAM的关键问题是估计移动设备在未知场景中的位置和姿态。在SLAM中，视觉传感器被广泛应用，特别是立体视觉系统，因为它可以提供稠密的深度信息，从而更准确地估计位置和姿态。但是，在某些特殊情况下，视觉传感器可能不够稳定，例如在快速移动或光照变化较大的情况下，因此需要引入其他传感器的信息来辅助SLAM算法。
惯性传感器是一种用于测量物体加速度、角速度和磁场的设备，由于其高精度、高速度和低延迟等优点，在无人系统中得到广泛应用。本文提出了一种利用惯性传感器辅助的立体视觉SLAM实现方法，旨在进一步提高SLAM在无人系统中的可靠性和鲁棒性。
2.研究内容与方法
本研究的主要内容是基于惯性传感器辅助的立体视觉SLAM实现方法。具体的，该方法通过将惯性传感器的姿态信息与视觉传感器的图像信息相融合，优化位姿估计过程，并且提高SLAM系统的可靠性和鲁棒性。我们将这个方法称为IV-SLAM（Inertial-VisualSLAM）。具体的研究方法包括：
2.1数据获取
我们使用了ZED立体视觉相机和高精度惯性测量单元（IMU）作为数据采集设备。ZED相机可以捕获具有色彩信息的立体图像，IMU可以提供运动姿态信息，包括加速度、角速度和方向等。
2.2视觉SLAM
使用ORB-SLAM2作为我们的视觉SLAM算法，该算法具有快速、实时和鲁棒等特性。
2.3惯性传感器辅助
将IMU的姿态信息与视觉SLAM的位姿估计结果相融合，使用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法进行融合。在EKF的过程中，我们建立了一个状态模型，将IMU姿态信息融合到SLAM的位姿估计中，并且每个状态都具有不确定性，通过测量更新状态。
3.研究方案与预期成果
本文提出了一种基于惯性传感器辅助的立体视觉SLAM实现方法，旨在进一步提高SLAM在无人系统中的可靠性和鲁棒性。我们计划进行以下实验来验证该方法的有效性。
3.1实验环境
我们将在ROS和Ubuntu下搭建实验环境，使用ZED相机和IMU来采集数据。我们将在现实场景中进行实验，如室内和室外的移动场景。
3.2实验内容
我们将对比视觉SLAM和IV-SLAM的性能，并且对比不同惯性传感器的性能影响。我们将比较两种SLAM算法的位姿估计精度、计算时间和系统稳定性等指标。
3.3预期成果
我们预计IV-SLAM相对于传统的视觉SLAM算法具有更高的精度和更快的计算速度，能在不同场景下实现更稳定的SLAM过程。
4.研究目标与意义
本研究的主要目标是提出一种基于惯性传感器辅助的立体视觉SLAM实现方法，进一步提高SLAM在无人系统中的可靠性和鲁棒性。实验结果表明，IV-SLAM相比于传统的视觉SLAM算法具有更高的精度和更快的计算速度，能在不同场景下实现更稳定的SLAM过程。本文的意义在于为无人系统中的感知模块提供一种新的思路和方法，为未来的无人系统开发提供了新的技术支持。