移动机器人立体视觉里程计算法研究的开题报告

移动机器人立体视觉里程计算法研究的开题报告一、研究背景及意义立体视觉里程计（StereoVisualOdometry,SVO）是移动机器人在未知环境中进行自主导航所必须掌握的技术，其能够实时估计机器人的位姿（位置和姿态）信息。与传统的基于激光雷达、惯性导航仪、GPS等传感器的定位方法相比，利用视觉信息进行位置估计具有成本低、实时性高等优势，同时还可以实现对复杂环境的感知和理解。因此，在机器人自主导航、智能移动等领域具有广泛的应用和研究价值。目前，SVO算法的研究主要集中在立体匹配算法、相机模型、优化策略等方面。但是，由于现实中环境的复杂性和不确定性，SVO算法仍存在一些挑战，比如机器人的运动带来的位姿变化，环境中的动态物体等都会对算法的精度造成影响。因此，如何提高SVO算法的鲁棒性和精度，是当前研究的热点和难点。二、研究目标及内容本文旨在提出一种新的SVO算法，通过优化立体匹配算法、相机模型和优化策略等关键模块来提高SVO算法的鲁棒性和精度。具体研究内容如下：1.改进立体匹配算法，以提高匹配精度和鲁棒性。可采用深度学习、卷积神经网络等方法进行图像特征提取和匹配；2.优化相机模型，以提高测量精度和减小误差。可将纠正畸变的图像用于后续处理，以减小相机非线性带来的影响；3.优化优化策略，提高位姿估计精度。可采用基于滤波、优化模型等方法对测量数据进行融合和优化，以提高位姿估计的稳定性和精度；4.设计实验，评价算法性能。可采用公开数据集对所提算法的匹配精度、运行速度、稳定性等方面进行评价和比较。三、研究计划及进度安排研究计划和进度安排如下：1.第1-2个月：开展理论研究和文献综述，分析国内外研究现状，确定研究内容、目标和方法，撰写开题报告；2.第3-4个月：进行SVO算法的立体匹配算法改进和实现，比较不同算法的匹配精度和鲁棒性；3.第5-6个月：进行相机模型优化并进行实验验证，比较优化前后的误差和精度；4.第7-8个月：进行位姿估计优化，进行滤波和优化等操作，提高位姿估计精度；5.第9-10个月：进行实验评价，对所提出方法在公开数据集上进行测试，并与其他算法进行比较和分析；6.第11-12个月：撰写论文，准备答辩，完成毕业设计。四、预期成果完成本文研究后，预期可以得到以下成果：1.提出一种新的SVO算法，可以提高匹配精度、鲁棒性和稳定性；2.对SVO算法的关键模块（立体匹配算法、相机模型、优化策略）进行优化，并进行实验验证；3.在公开数据集上进行算法性能评价和比较，对算法进行性能分析和讨论；4.发表相关论文1-2篇，并参加相关学术会议和讨论。五、参考文献[1]Mur-ArtalR,TardosJD.Slamar:VisualSLAMinreal-time[C]//IEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV).IEEE,2015:578-586.[2]QinT,LiP,ShenS.StereoVisualOdometry:BenchmarkDatasetandEvaluation[C]//Robotics:ScienceandSystemsConference.(RSS),Cambridge,USA,2018.[3]GaoP,WangY,etal.Arobuststereovisualodometryforgroundrobotnavigatinginroughterrain[C]//IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA).IEEE,2019:3949-3955.[4]WangH,XuC,etal.StereoVisualOdometrywithRNN-basedDepthReg