基于扩展卡尔曼滤波器的单目视觉SLAM研究的任务书.docx

基于扩展卡尔曼滤波器的单目视觉SLAM研究的任务书
任务书
一、任务概述
本次科研任务旨在研究基于扩展卡尔曼滤波器的单目视觉SLAM算法，并实现该算法的真实环境下的可行性验证。具体任务包括：
1.研究扩展卡尔曼滤波器在单目视觉SLAM算法中的应用原理，掌握SLAM算法的基础理论及研究现状；
2.利用Pangolin开源框架进行三维重建，并验证算法的运行效果及可靠性；
3.通过实际场景的拍摄、实验和数据处理，进一步对算法进行优化及改进，提高算法的稳定性和实时性；
4.撰写研究报告，并对算法及实验成果进行总结和展望，为相关领域的研究提供新思路和指导。
二、任务要求
1.熟练掌握扩展卡尔曼滤波器与单目视觉SLAM算法的原理，阅读相关文献、论文，并及时更新领域相关技术；
2.学习并掌握Pangolin开源框架及其在三维重建中的应用，独立完成实验环境的搭建和数据的处理；
3.与团队成员积极合作，保证任务进度和质量，及时解决问题；
4.撰写高质量的研究报告，根据团队组织的报告撰写规范进行撰写，保证论文的严谨性，准确性和可读性。
三、任务进度安排
1.第一周：研究扩展卡尔曼滤波器在单目视觉SLAM算法中的应用原理，并查找相关文献资料。
2.第二周：学习Pangolin框架，搭建三维重建实验环境。
3.第三周：进行第一次实验，获取数据。在原算法的基础上实现三维重建，并进行实验结果的分析和总结。
4.第四周：根据第一次实验的结果对算法进行优化和改进，提高算法的效率和稳定性。
5.第五周：进行第二次实验，根据实验结果进一步调整算法，提高SLAM算法在实际场景中的适用性。
6.第六周：撰写研究论文，并进行组员内部的文献交流，进行论文的讨论和修改。
四、任务考核方式
1.对于每个成员的报告、实验结果、软件源代码及最终提交的成果进行评估和审核。
2.结果评估：
（1）成果完成情况
（2）论文质量和贡献度
（3）软件实验效果和技术难度
（4）报告的完整性和规范性
3.考核方法：
（1）分期考核与总结性考核相结合，对每个环节进行评估。
（2）每个环节最终结果按照团队协商确定的比例给出分值。
（3）项目组分别给出总结性评估和个人能力评估。
本任务旨在通过学习并实现扩展卡尔曼滤波器在单目SLAM算法中的应用，提高算法在三维重建中的稳定性和实时性，并挖掘出算法的优缺点，进一步改进算法。对于团队成员将提高算法研究能力和实际项目中的解决问题的能力，提升整体技术水平，具备较高的科研能力和实际操作能力。