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基于SLAM的惯性视觉组合导航研究的任务书
任务书：基于SLAM的惯性视觉组合导航研究
一、研究背景
随着无人系统的广泛应用，组合导航技术作为一项重要的导航手段越来越受到关注。组合导航技术常用的传感器包括GPS、惯性传感器、视觉传感器等。其中，惯性导航和视觉导航技术具有较高的精度和稳定性。但是，单一传感器存在局限性，结合多种传感器的信息可以提高导航系统的精度和鲁棒性。
基于SLAM的惯性视觉组合导航技术可以利用惯性导航和视觉导航两种传感器的信息来估计无人系统的位置姿态。SLAM算法是一种同时估计机器人姿态和环境地图的技术，其能够利用机器人的传感器数据实现自主建图和定位。相比于传统的组合导航算法，基于SLAM的惯性视觉组合导航技术可以避免GPS信号遮挡等问题，提高导航系统的可用性。因此，对于无人系统的导航和控制具有重要意义。
二、研究内容
本研究旨在实现基于SLAM的惯性视觉组合导航技术，包括以下几个方面：
1.惯性导航与视觉导航的数据融合：首先，需要利用惯性测量单元（IMU）和视觉传感器获取机器人的位置、速度和姿态信息。由于IMU存在漂移等问题，需要对其数据进行校准和滤波，提高数据的准确性。然后，将IMU和视觉传感器的数据进行融合，得到更加精确的机器人位姿信息。
2.基于SLAM算法的自主建图：使用机器人的传感器数据，实现自主建图和环境感知。由于无人系统通常在未知的环境中操作，因此需要使用SLAM算法估计出机器人的运动轨迹和环境地图。
3.定位与导航控制：根据机器人的位姿信息和环境地图，实现无人系统的定位和导航控制。在导航过程中，需要实时更新机器人的位姿信息，并根据导航目标生成相应的控制命令。
4.系统集成和性能评估：将步骤1-3的模块进行集成，测试基于SLAM的惯性视觉组合导航系统的性能。评估系统的精度、鲁棒性和实时性等指标。
三、研究方法
1.数据采集和处理：使用IMU和视觉传感器采集机器人的数据，并对IMU数据进行校准和滤波处理。
2.SLAM算法实现：选择常见的SLAM算法，如基于激光雷达的SLAM算法和ORB-SLAM算法。通过使用机器人的传感器数据，实现自主建图和定位功能。
3.控制算法实现：选择常见的控制算法，如PID控制算法和模型预测控制算法。根据导航目标生成相应的控制命令。
4.系统集成和性能评估：将步骤1-3的模块进行集成，测试基于SLAM的惯性视觉组合导航系统的性能。评估系统的精度、鲁棒性和实时性等指标。
四、研究进度
任务|起止时间
--|--
文献调研|2021.9.1-2021.9.15
数据采集和处理|2021.9.16-2021.10.15
SLAM算法实现|2021.10.16-2021.11.15
控制算法实现|2021.11.16-2021.12.15
系统集成与性能评估|2021.12.16-2022.1.15
论文撰写|2022.1.16-2022.2.15
五、预期成果
1.基于SLAM的惯性视觉组合导航系统原型。
2.系统的性能测试报告，评估系统的精度、鲁棒性和实时性等指标。
3.发表一篇学术论文，介绍本研究的思路、方法和成果，以及对未来发展的展望。
六、参考文献
1.Durrant-Whyte,H.,&Bailey,T.(2006).Simultaneouslocalizationandmapping:PartI.IEEErobotics&automationmagazine,13(2),99-110.
2.Mur-Artal,R.,&Tardos,J.D.(2017).Orb-slam2:Anopen-sourceslamsystemformonocular,stereo,andrgb-dcameras.IEEETransactionsonRobotics,33(5),1255-1262.
3.Alcantarilla,P.F.,&Neira,J.(2014).OnmergingodometryandvisualSLAMinindoormobilerobotics.RoboticsandAutonomousSystems,62(6),721-732.
4.Li,M.,&Mourikis,A.I.(2013).High-precision,consistentEKF-basedvisual–inertialodometry.TheInternationalJournalofRoboticsResearch,32(6),690-711.