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基于RGB-D融合数据的室内导航方法研究的任务书
任务书
1.研究背景
在室内环境中，人们往往会遇到位置不熟悉的情况，这时需要进行导航以找到目的地。传统的室内导航方法一般采用传感器、局部用户手册等方式，但这些方法存在一定的局限性，如不能精准定位、无法获取环境三维信息等。而RGB-D融合数据技术结合深度相机和RGB相机的优势，可以较好地解决这些问题。因此，本研究将探索基于RGB-D融合数据的室内导航方法。
2.研究内容
本研究的主要任务如下：
（1）研究RGB-D融合数据的获取方法，并对数据进行处理和优化；
（2）探索基于机器学习的室内环境三维信息获取方法；
（3）研究室内定位算法和路径规划算法，并采用深度学习等方法进行优化和改进；
（4）开展室内导航系统的设计和开发，实现地图显示、实时导航等功能。
3.研究方法
本研究将采用以下方法：
（1）采集室内环境的RGB-D融合数据，进行处理和优化，构建坐标系和地图；
（2）探索基于机器学习的室内环境三维信息获取方法，包括深度图像识别等；
（3）研究室内定位算法和路径规划算法，采用深度学习等方法进行优化和改进；
（4）开展室内导航系统的设计和开发，实现地图显示、实时导航等功能。
4.研究意义
本研究将探索基于RGB-D融合数据的室内导航方法，可以为人们提供更为便利和精准的室内导航服务。此外，研究过程中还将涉及深度学习、机器学习等高新技术，具有一定的理论和实践意义。
5.计划进度
月份|工作内容|完成情况
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第一至二月|采集室内环境的RGB-D融合数据，进行处理和优化|
第三至四月|探索基于机器学习的室内环境三维信息获取方法|
第五至六月|研究室内定位算法和路径规划算法，采用深度学习等方法进行优化和改进|
第七至八月|开展室内导航系统的设计和开发，实现地图显示、实时导航等功能|
第九至十月|实验和数据分析|
十一月|撰写论文、准备答辩|
6.参考文献
[1]NguyenTT,HanJH,ParkDK,etal.RGB-Dcamera-basedindoorlocalizationforhuman-robotinteraction[C]//2013IEEEInternationalConferenceonRoboticsandBiomimetics(ROBIO).IEEE,2013:43-48.
[2]YangX,RenP,ZhouD,etal.RGB-Dobjectrecognitionandlocalizationforanintelligentwheelchair[C]//2016IEEEInternationalConferenceonRoboticsandBiomimetics(ROBIO).IEEE,2016:1025-1030.
[3]施列明,何志鹏,韩扬,等.基于Kinect的RGB-D图像的室内导航系统[J].计算机应用,2014,34(07):1880-1884.
[4]王健,胡晓东,王鹏,等.单目相机、RGB-D相机联合视觉室内定位[J].自动化学报,2014,40(06):1168-1177.