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基于双目立体视觉的SLAM系统研究的开题报告
一、研究背景
随着机器人技术的不断发展，同时在工业、医疗、家用等众多领域的大量应用，同时也对机器人的自主导航提出了越来越高的要求。传统的定位方式主要靠GPS、惯性测量单元等轨迹捕捉设备来定位，但这些设备都有各自的局限性，比如室内外混合使用效果不好、姿态漂移等问题，且定位精度受各种因素干扰相对较大。因此，基于双目立体视觉的SLAM系统研究成为了当前研究的热点之一，尤其是在室内环境的自主导航方面，得到了越来越广泛的应用。
二、研究目的
本文目的是基于双目立体视觉的SLAM系统研究，通过建立双目视觉三维模型，对机器人的自主导航进行定位和路径规划，达到精度高、实时性强的优点。
三、研究方法
本文主要采用以下研究方法：
1、深入研究机器视觉和双目视觉方法的基本原理、技术要点和相关技术演进；
2、研究SLAM系统的工作原理和基本流程，对目前主流的SLAM算法进行综合比较；
3、研究机器人自主导航中涉及的几何刚体运动模型、路面检测、特征点提取等技术；
4、研究基于双目视觉的SLAM算法，并解决SLAM系统中出现的误差积累、姿态漂移等问题；
5、结合实际环境进行仿真实验和实际验证。
四、研究内容
1、双目视觉的深入研究
双目视觉是一种计算机视觉的方法，基于两个摄像头的图像获取，通过像差计算和三角测量在空间中建立物体的三维位置。双目视觉可以有效的提高机器人的定位精度和环境感知能力。本文将深入研究双目视觉的原理和技术要点；
2、SLAM系统的研究
SLAM(SimultaneousLocalizationAndMapping)即同时定位与地图构建，是指机器人同时在未知环境中完成自身姿态的估计和外界地图的构建。本文将深入研究SLAM系统的基本原理和流程，并对目前主流的SLAM算法进行综合比较，提出适合双目视觉SLAM的系统框架；
3、机器人自主导航技术的研究
本文将深入研究机器人自主导航技术中的几何刚体运动模型、路面检测、特征点提取等技术，为基于双目视觉的SLAM系统提供必要的支持和保障；
4、基于双目视觉的SLAM算法研究
本文将深入研究基于双目视觉的SLAM算法，并针对SLAM系统中出现的误差积累、姿态漂移等问题进行研究。其中包括基于特征点的方法和基于直接法的方法，并进行综合比较；
5、实验验证
针对双目视觉SLAM系统的研究，进行仿真实验和实际验证。通过实验验证总结出双目视觉SLAM系统的优势和不足，为后期的改进和优化提供支持。
五、研究意义
本文的研究意义主要有以下几点：
1、推动双目视觉技术在机器人定位和导航领域的应用和发展；
2、提出基于双目视觉的SLAM系统框架，有效解决室内自主导航精度不高、姿态漂移等问题；
3、推动机器人自主导航技术的发展，为机器人行业的智能化、自主化提供基础支撑；
4、对于实际工程应用具有重要的指导意义和参考价值。
六、预计进度
本文的预计进度如下：
第一阶段（1个月）：完成文献调查和相关技术学习；
第二阶段（2个月）：完成基于双目视觉的SLAM系统的设计和实现；
第三阶段（3个月）：进行实验验证，并分析系统的优劣；
第四阶段（1个月）：对系统进行改进和优化，并撰写论文。
七、研究团队及经费预算
本次研究团队共由6名研究人员组成，团队经费共计20万元，主要用于硬件设备的采购和实验费用的支出。
八、研究成果
本次研究的成果包括：基于双目视觉的SLAM系统框架、实验数据分析报告、学术论文等，并在相关期刊和国际会议上进行发表和宣传。同时，研究结果也将应用于实际机器人系统中，为机器人定位和自主导航提供技术支持。