动态环境下基于视觉的自运动估计与环境建模方法研究的任务书.docx

动态环境下基于视觉的自运动估计与环境建模方法研究的任务书
一、研究背景与意义
随着无人驾驶、自主导航机器人等智能系统的发展，基于视觉的运动估计与环境建模技术越来越重要。视觉系统作为高效的传感器，可以通过捕获实时图像来感知环境，并提供精度高、易扩展的数据。而在动态环境中，因为物体的形态、位置等不断变化导致环境建模和自运动估计变得更具挑战性。
因此，本研究旨在探究在动态环境下如何准确、高效地进行基于视觉的自运动估计与环境建模，提高智能系统感知、规划和控制的精度与鲁棒性。
二、研究内容与技术路线
1.动态环境下基于视觉的自运动估计方法
本研究将结合光流、特征点匹配、双目视觉等多种方法实现基于视觉的自运动估计。具体来说，我们将采用基于光流的方法估计相邻两帧图像之间的运动轨迹，并加入基于特征点匹配的关键帧选择和跟踪，以提高估计精度。同时，将探索双目视觉下的自运动估计方法。
2.动态环境下基于视觉的环境建模方法
本研究将探索如何在动态环境下进行高精度的环境建模。针对环境中物体形态、位置不断变化的特点，我们将采用基于稠密点云的环境建模方法。具体来说，我们将采用基于光流的方法建立连续帧之间的稠密点云，再通过滤波、配准等方法进行优化，得到高精度的环境模型。同时，我们还将探索利用双目视觉、激光雷达等多模态数据进行环境建模的技术。
3.算法实现与实验验证
在实现以上两种方法后，我们将针对多种不同场景进行实验验证。具体来说，将在自主导航机器人、无人驾驶等平台上进行实验，从而验证所提出的方法在实际应用中的可行性、精度和鲁棒性。
三、预期成果
1.提出适用于动态环境下的基于视觉的自运动估计、环境建模方法。
2.实现所提出的方法，并进行实验验证。
3.发表论文、专利，并开源代码。
四、研究计划与进度安排
|任务|时间|
|:---|:---:|
|文献综述|1-2月|
|基于光流的自运动估计|3-4月|
|基于特征点匹配的关键帧选择与跟踪|5-6月|
|利用双目视觉进行自运动估计|7-8月|
|基于稠密点云的环境建模|9-10月|
|多模态环境建模|11-12月|
|算法实现与实验验证|1-12月|
|论文撰写|1-12月|
五、参考文献
[1]Liu,C.,Yuen,J.,&Torralba,A.(2011).Nonparametricsceneparsingwithadaptivefeaturerelevanceandsemanticcontext.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,33(9),1731-1744.
[2]Zhang,K.,Zhang,Z.,Li,Z.,&Yuan,L.(2018).Robustdeeptrackingviajointconvolutionalneuralnetworks.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,4903-4912.
[3]Wang,D.,Zhang,X.,Hu,H.,&Feng,J.(2020).Amultimodaldeeplearningframeworkforreal-timelidar-camerafusion.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,21(3),1174-1185.
[4]Zhu,S.,Wang,Z.,Liu,L.,&Li,B.(2019).Asurveyofautomateddriving:thecrucialroleofvision.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,20(3),913-933.