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基于深度视觉感知的复杂场景回环检测研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着机器人技术的不断发展，机器人的应用场景越来越丰富，其中机器人的自主导航能力受到了广泛的关注，对机器人自主导航的研究成为了热门话题之一。机器人在一个未知的环境中实现自主导航，需要具备场景感知、语义理解、路径规划等多种能力，而复杂场景下的自主导航是一个相对较难的问题。
回环检测是一种机器人自主导航中需要的技术，指机器人通过地图匹配的方式识别自己当前位置，以保证机器人导航的准确性和鲁棒性。目前回环检测的研究主要是基于机器人所能观测到的环境特征，比如激光雷达数据、RGBD图像等。但是在复杂的场景下，机器人所能观测到的环境特征往往不够充分，导致回环检测的效果不理想。
近年来，深度学习技术的发展使得机器人在感知任务上有了更好的表现。深度学习技术可以从大量的数据中学习复杂的模型和特征，相比RFID和视觉SLAM等传统技术，可以在复杂的环境下实现更好的感知表现。
因此，本项目将基于深度学习技术实现复杂场景下的回环检测，提高机器人自主导航的可靠性和精度。
二、研究内容
本项目旨在研究深度学习技术在复杂场景回环检测中的应用，具体研究内容包括：
（1）研究复杂场景下机器人的回环检测方法；
（2）设计深度学习网络架构，实现在复杂环境下的特征提取和匹配；
（3）构建回环检测数据集，进行网络训练和优化；
（4）利用深度学习方法实现机器人在复杂环境下的回环检测；
（5）设计实验验证，并与传统的回环检测方法进行比较，验证本方法的效果。
三、研究计划及要求
1.第一阶段（2周）
搭建实验环境，完成相关技术学习，包括深度学习、回环检测等方面的知识学习。
2.第二阶段（4周）
构建数据集，设计深度学习网络架构，进行网络训练和优化。
3.第三阶段（4周）
利用深度学习方法实现机器人在复杂环境下的回环检测，并进行实验验证。
4.第四阶段（2周）
完成实验数据整理和分析，并编写实验报告。
要求：
（1）完成项目实践过程中所需的数据处理、算法设计、编程实现等工作；
（2）完成项目计划中所规定的各项内容，确保项目进度和效果；
（3）撰写规范、全面的实验报告，要求包括研究背景、方法设计、实验过程、实验结果等内容。
四、研究成果
1.完成深度视觉感知的复杂场景回环检测方法研究，实现在复杂环境中的特征提取和匹配。
2.设计实验验证，并与传统的回环检测方法进行比较，验证本方法的有效性和优越性。
3.撰写规范、全面的实验报告，包括研究背景、方法设计、实验过程、实验结果等内容。
五、参考文献
[1]AngeliA,DoncieuxS,MeyerJA,etal.Deeplearningfordetailedreconstructionofadamagedquadrotor[C]//IntelligentRobotsandSystems(IROS2016),2016IEEE/RSJInternationalConferenceon.IEEE,2016:3505-3512.
[2]ChenY,WangX,GaoH,etal.Scene-independentfeatureaugmentationforplacerecognition[C]//IntelligentRobotsandSystems(IROS2018),2018IEEE/RSJInternationalConferenceon.IEEE,2018:204-211.
[3]LiJ,HuangS,ChenM,etal.AhybridRGBDvisualodometrybasedonmonocularCNNandperspective-n-pointalgorithm[C]//IntelligentRobotsandSystems(IROS),2017IEEE/RSJInternationalConferenceon.IEEE,2017:72-77.
[4]LiuC,LiuM,WangJ,etal.(2018).Asurveyofdeepneuralnetwork-basedvisualplacerecognition.Sensors,18(9),2741.
[5]ZhangZ,ChengM,LiuY,etal.Hybridtrackingandrelocalizationforlong-termvisualmapping[C]//The12thAsianConferenceonComputerVision.Springer,Cham,2014:1-16.