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基于多任务特征提取网络的视觉惯性SLAM技术研究的开题报告
一、选题背景：
自主移动机器人的视觉惯性SLAM技术在机器人导航、建图和目标跟踪等方面具有广泛的应用，但是目前的视觉惯性SLAM技术还存在着诸多问题，如精度低、计算复杂等问题，因此如何提升其性能一直是该领域的热门研究方向。
在解决上述问题的过程中，本文提出了一种基于多任务特征提取网络的视觉惯性SLAM技术，利用深度学习的特征提取能力和多任务学习的优势，提高其定位精度和运行速度。
二、研究目的：
本文旨在提出一种基于多任务特征提取网络的视觉惯性SLAM技术，通过深度学习的特征提取和多任务学习的优势将视觉和惯性数据相融合，提高其定位精度和运行速度，为移动机器人的自主导航打下良好的基础。
三、研究内容及方法：
本文拟采用深度学习中的卷积神经网络模型，对图像和惯性数据进行特征提取，并将二者相融合建立视觉惯性SLAM模型。同时，基于多任务学习的思想，将定位和建图任务同时考虑，通过共享特征、参数和学习策略提高模型的泛化性和效率。最后，利用开源数据集和真实数据验证本文提出的视觉惯性SLAM技术的性能，分别采用定量和定性方法进行分析比较。
四、研究意义：
本文提出的基于多任务特征提取网络的视觉惯性SLAM技术，可以在保证精度和速度的前提下，提高机器人自主导航的稳定性和可靠性，具有潜在的应用价值。此外，该技术的研究不仅可以促进视觉和惯性融合的发展，还可以为多任务学习领域提供新思路。
五、研究进度：
目前已经完成对深度学习和多任务学习的相关理论研究，并实现了基于多任务特征提取网络的视觉惯性SLAM技术的模型设计和实现。下一步将对该技术进行验证和评估，进一步完善技术方案，最终得出结论并撰写论文。
六、预计完成时间和进度：
预计研究时间为一年，按以下进度计划进行：
第一阶段（1-3个月）：完成理论研究和模型设计、实现；
第二阶段（4-8个月）：对技术进行验证和评估；
第三阶段（9-11个月）：撰写论文并完成实验报告；
第四阶段（12个月）：论文答辩。
七、参考文献：
1.T.Qin,etal.“PL-SLAM:Real-timemonocularvisualSLAMwithpointandlinefeatures”.IEEETransactionsonRobotics,Vol.32,No.1,2016.
2.X.Chen,etal.“SLAMforautonomousvehicles:areview”.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,Vol.20,No.10,2019.
3.P.Anandan,etal.“Multipletasklearningofvisualrepresentationswithsharedconvolutionallayers”.AdvancesInNeuralInformationProcessingSystems,Vol.27,2014.
4.K.He,etal.“Deepresiduallearningforimagerecognition”.IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2016.
5.D.Kingma,etal.“Adam:Amethodforstochasticoptimization”.InternationalConferenceonLearningRepresentations,2015.