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基于点线综合的双目视觉SLAM研究的开题报告
一、选题背景
随着计算机视觉和机器人技术的不断发展，SLAM技术作为一个重要的领域越来越受到人们的关注。SLAM技术可以使机器人在没有先验地图的情况下，同时完成自主定位和环境建模。双目视觉SLAM则是指利用双目相机获取环境信息来实现SLAM，具有高精度、高鲁棒性和低功耗等优点，在工业自动化、车载导航、家庭机器人等领域有着广泛的应用前景。
传统的双目SLAM算法主要基于特征点匹配，但在深度不连续、纹理缺乏等情况下容易出现匹配失败的情况。因此，近年来有学者提出了基于点线综合的双目SLAM算法。该算法不仅考虑了特征点信息，还利用了线段的特征，提高了匹配的鲁棒性和精度，但该算法还存在许多问题，如线段匹配存在误差累计等。
为解决这些问题，本文拟从点线综合的角度出发，研究双目视觉SLAM算法的关键问题，提高其匹配精度和鲁棒性，实现自主精准定位和三维环境建模。
二、研究目标
本文将基于点线综合的双目视觉SLAM算法为研究对象，主要研究以下目标：
1.优化线段匹配算法，降低误差累积率；
2.提出一种基于点线综合的建图方案，实现高精度三维环境建模；
3.设计实验验证算法的可行性和鲁棒性。
三、研究方法
本文将采用如下研究方法：
1.结合特征点和线段信息，提出基于点线综合的匹配算法；
2.提出建图方案，通过三角测量和三维重建获得高精度的环境模型；
3.设计实验验证算法的性能，通过编程实践和实地测试对算法进行实验验证；
4.结合理论分析和实验测试，评估算法的精度和鲁棒性，并探索进一步优化的思路。
四、论文结构
本文拟包括以下章节：
第一章：绪论。阐述SLAM相关技术的研究背景与意义，并对本研究的主要内容和研究目标进行介绍。
第二章：基础知识。介绍双目视觉和SLAM的相关理论基础。
第三章：基于点线综合的双目SLAM算法。描述所设计的算法的详细设计方案，包括点线提取和匹配等流程。
第四章：建图方案。介绍基于点线综合算法的三维建图方案。
第五章：实验验证。设计实验验证算法的可行性和鲁棒性，并通过实验证明算法的性能。
第六章：结论与展望。总结本文的研究工作，提出未来的研究方向和优化思路。
五、预期结果
本文的预期结果包括：
1.提出基于点线综合的双目SLAM算法，优化匹配精度和鲁棒性；
2.提出高精度三维环境建模方案，实现自主定位和环境建模；
3.在实验验证中，证明算法的可行性和高效性，达到预期效果。
六、参考文献
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