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基于双目视觉与惯导融合的智能车定位应用研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着车辆工业的不断发展和人们生活水平的提高，汽车已经成为我们日常生活中必不可少的交通工具之一。在日常行驶中，一个车辆要想正常行驶，需要确保自身能够准确无误地定位。当前车辆定位主要采用卫星定位系统（如GPS、GLONASS等），但由于信号遮挡、误差累积等问题，卫星定位系统的定位精度存在一定的局限性，不能满足一些高精度定位需求，比如城市峡谷区域、高楼林立、隧道等复杂环境下的车辆定位需求。
为了解决卫星定位系统定位精度的局限性，目前提出了多种基于视觉和惯性测量单元（IMU）的车辆定位方法。其中，基于双目视觉与惯导融合技术的车辆定位方法普遍被认为是一种有效的解决方案。同时，该技术也与自动驾驶等智能交通领域有着密切的联系。
本次研究旨在探究基于双目视觉与惯导融合技术的智能车定位应用研究，重点研究如何提高智能车定位的精度、实现实时定位、同时兼顾成本和可行性等问题。研究该领域对于智能交通领域的发展，提高车辆自主行驶和智能交通系统的稳定性，提高交通运输效率具有重要意义。
二、研究内容
1.双目视觉与惯导融合技术原理与方法学习。根据已有的文献资料，对于双目视觉与惯导融合技术相关的原理、方法、技术指标等做详细阐述，对比分析各种方法的优缺点和适用情况。
2.数据采集与处理。选择合适的数据采集装置和标定工具，采集双目视觉和IMU的数据。采集到的数据进行预处理，包括噪声去除、滤波等。
3.双目视觉与惯导融合的定位算法实现。将双目视觉和IMU的采集到的数据，基于卡尔曼滤波算法或其它相关算法进行融合，实现车辆的实时定位和路径规划。
4.实验结果分析。根据评价规则及实际需求，对双目视觉与惯导融合的定位算法做实验验证并对其进行效果分析。
三、预期成果
本次研究将通过学习双目视觉与惯导融合技术，并采集实际数据进行解析，通过卡尔曼滤波算法或其它相关算法实现车辆的实时定位和路径规划。预期实现以下成果：
1.能够掌握双目视觉与惯导融合技术，对该技术的原理和方法有一定的了解。
2.能够熟练处理双目视觉和IMU采集到的数据，并掌握数据预处理技巧。
3.实现车辆的在线定位，精度达到一定的要求，并能够实时指导车辆执行路径规划。
4.对实验结果进行分析对比，评估所设计的基于双目视觉和惯导融合的智能车定位方法的稳定性和可行性。
四、研究计划安排
1.第1-3月：文献调研和技术学习。调研最新的双目视觉与惯导融合技术文献，购买所需的设备，了解其采集原理和标定方法，选择合适的算法进行实验。
2.第4-6月：数据采集和处理。采集实际数据，掌握基本的数据处理技能和方法，清理和周期性滤波数据采集。
3.第7-9月：双目视觉与惯导融合的定位算法实现。将双目视觉和IMU采集到的数据，基于卡尔曼滤波算法或其它相关算法进行融合，实现车辆的实时定位和路径规划。
4.第10-12月：实验结果分析。利用实验数据，对所设计的基于双目视觉和惯导融合的智能车定位方法进行效果分析及数学模型建设。
五、创新点
当前，智能交通领域的研究热点是自动驾驶技术。而本次研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.本次研究主要侧重于车辆的定位问题，提出基于双目视觉与惯导融合的定位方法，可实现较高精度的车辆定位，在实际道路环境下具有广泛适用性。
2.本次研究提出的算法采用实时数据融合技术，结合车辆的自身状态估计，能够适应复杂多变的道路环境，充分体现数据驱动技术在智能交通领域的应用。
3.本次研究通过实验验证，对所设计的基于双目视觉和惯导融合的智能车定位方法进行效果分析，该结果将有望推动整个智能交通领域的发展，包括更广泛的道路安全问题、交通流动性和能源消耗的优化。