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1. 研究目的与意义（文献综述）
随着社会经济的发展，科学技术的进步，越来越多的机器人（如扫地机器人，无人机，智能宠物等），娱乐生产方式（VR，AR，MR等）逐渐进入人们的视野，给人类生活带来了很多便利。
在生活与生产环境中运用这些设备，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建）是所需要的关键技术之一。
SLAM最早在机器人领域提出，旨在使机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中重复观测到的地图特征（如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。
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2. 研究的基本内容与方案
研究的基本内容为利用单目摄像机获取ORB特征，在运动过程中构建与现实环境一致的地图，并利用所构建的地图对物体的位置和姿态数据进行实时计算更新。三维注册的主要任务是监测使用者头部位置以及视线方向，计算虚拟物体在投影面的位置坐标，将虚拟物体准确地置于真实场景中，使用户感觉不出虚拟物体与真实场景的差异，设计的内容将主要包括三个任务：实时的特征检测，三维注册定位追踪，实时渲染。在具体毕业设计进行过程中，我打算按照以下流程进行相关知识的学习和毕业设计的实施。
- 高等数学、线性代数、概率论等数学知识的复习：在研究SLAM过程中需要掌握大量的数学知识，因此对这些已经学习过的课程知识进行适当的复习，重新熟悉是很有用的。具体包括旋转矩阵、四元数、欧拉角的相关知识，并在Eigen当中使用它们，以及李群和李代数，并通过Sophus操作它们，还有非线性优化，包括状态估计理论基础、最小二乘问题、梯度下降方法，并使用Ceres和g2o进行曲线拟合。
- OpenCV的学习：由于视觉SLAM需要用到相机作为传感器，因此对于针孔相机模型以及图像在计算机中的表达需要有一定了解，并利用OpenCV调取相机的内外参数。
- Linux操作系统的学习：由于SLAM开发需要使用Linux操做系统，掌握Linux是一个SLAM研究人员所必须的，各种程序库在Linux下的配置都非常便捷。因此，对于Linux操作系统的使用的学习是很有必要的。
- C 编程能力的强化：由于采用C 作为编码语言，需要使用C 标准库，一些编程技巧，此外还需要使用C 11标准的内容，因此对C 的强化学习是必不可少的。
- Linux环境的搭建：在虚拟机中安装Ubuntu 14.04，并安装Qt Creator。
- 创建使用特征法的视觉里程计：学习特征点的提取与匹配、对极几何约束的计算、PnP和ICP等，并用这些方法去估计两个图像之间的运动。搭建一个视觉里程计框架，实现其基本功能。学习光流和直接法的原理，利用g2o实现一个简单的RGBD直接法。
- 进行后端优化：主要进行Bundle Adjustment，包括基本的BA，以及如何利用稀疏性加速求解的过程。
- 对位姿图进行优化：位姿图是表达关键帧之间约束的一种更紧凑的形式，使用g2o和gtsam对一个位姿球进行优化。
- 进行回环检测：学习词袋法回环检测，使用dbow3书写字典训练程序和回环检测程序。
- 进行地图构建：使用RGBD的稠密地图构建，编写极线索搜索与块匹配程序，完成点云地图和八叉树地图的构建。
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3. 研究计划与安排
- 2019/1/14—2019/1/22：查阅参考文献，明确选题。
- 2019/1/23—2019/2/22：进一步阅读文献，完成开题报告；翻译英文资料（不少于5000汉字），并交予指导教师检查。
- 2019/2/23—2019/4/30：对采集的数据进行分析和特征点提取；确定相机运动模型，匹配正确的二维特征点，得出相机的位置；计算目标二维位置，得到目标中心位置空间坐标；实时渲染模型。剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
4. 参考文献（不低于12篇）
[1] 高翔. 视觉SLAM十四讲从理论到实践. 电子工业出版社，2017
[2] 赵越. 实时增强现实中运动目标及场景的跟踪注册关键问题研究[D]. 2015.
[3] 闫兴亚, 范瑶. 一种基于SLAM的增强现实跟踪注册方法[J]. 计算机与数字工程, 2017, 45(12):2470-2473.
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