1. 本选题研究的目的及意义
随着计算机视觉、机器人技术和人工智能的快速发展，同步定位与地图构建（SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM）技术作为实现自主导航的核心关键技术之一，在自动驾驶、机器人、增强现实、虚拟现实等领域展现出巨大的应用潜力和广阔的市场前景。
本选题研究旨在探索和研究基于双目视觉的实时SLAM技术，通过利用双目相机获取场景的深度信息，构建高精度、稠密的三维地图，并实现机器人在未知环境中的实时定位与导航。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
视觉SLAM技术的研究始于20世纪80年代，经历了近四十年的发展，已经取得了丰硕的成果，并广泛应用于机器人、无人驾驶等领域。
近年来，随着计算机视觉、人工智能等技术的快速发展，视觉SLAM技术取得了突破性进展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于双目的实时建图与定位，具体研究内容如下：
1.深入研究双目立体视觉的基本原理、相机模型、标定方法以及立体匹配算法，并探讨不同方法的优缺点和适用场景，为后续的深度信息获取奠定理论基础。
2.研究基于特征的双目SLAM方法，包括特征提取、特征匹配、位姿估计和地图构建等关键技术，并探讨不同特征的选择对系统性能的影响，以及如何提高特征匹配的效率和精度。
3.研究基于直接法的双目SLAM方法，包括图像配准、位姿估计和地图构建等关键技术，并探讨直接法相比于特征点法的优势和不足，以及如何提高直接法的鲁棒性和精度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解双目视觉、SLAM、深度学习等领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与实现阶段：根据研究内容，设计基于双目的实时建图与定位算法，并使用C 、Python等编程语言实现算法，构建完整的系统框架。
3.实验验证与分析阶段：搭建实验平台，采集真实场景的图像数据，对所提出的算法和系统进行测试和评估，分析实验结果，并与其他SLAM方法进行比较分析，评估系统的性能指标，包括精度、鲁棒性、实时性等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种新的基于深度学习的双目立体匹配算法，提高深度信息的精度和鲁棒性，尤其是在弱纹理和光照变化剧烈的场景下。
2.提出一种新的基于多传感器融合的SLAM算法，将双目视觉信息与其他传感器信息（如IMU、激光雷达等）进行融合，提高系统的精度、鲁棒性和环境适应性。
3.提出一种新的基于语义信息的SLAM算法，将语义信息融入SLAM系统，构建语义地图，提高系统的智能化水平，例如，识别道路、障碍物、行人等，为机器人导航和路径规划提供更丰富的环境信息。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 秦通,徐晓东,柴震海,等.基于改进ORB-SLAM2的室内外无缝定位方法[J].仪器仪表学报,2022,43(06):163-172.
[2] 谢天宇,黄锐,刘一林,等.基于语义分割的双目视觉SLAM方法[J].计算机工程与应用,2022,58(04):179-185.
[3] 刘浩敏,刘明,周兆英,等.基于改进ORB-SLAM2的室内视觉SLAM方法[J].计算机应用研究,2021,38(11):3429-3434 3440.
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