1. 研究目的与意义
（一）研究背景：
机器学习和人工智能技术的不断发展和应用，使得机器人系统越来越智能和自主。机器人在各个领域的应用也越来越广泛，如自动驾驶、机器人导航、工业自动化等。其中，机器人的定位和导航技术是实现机器人智能和自主的重要组成部分。
机器人的定位技术包括基于惯性测量单元（IMU）和视觉传感器的视觉惯性里程计（Visual Inertial Odometry，VIO）、基于激光雷达的激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等。而视觉SLAM则是一种常见的基于相机的定位技术。它通过利用相机获取场景的图像信息，同时估计相机在场景中的运动轨迹和场景的三维结构，从而实现机器人的定位和地图构建。
2. 研究内容和预期目标
（一）研究内容：
1、深度特征提取：利用深度学习技术，提取图像中的深度特征，从而提高回环检测的精度和鲁棒性。采用卷积神经网络(CNN)进行特征提取，将深度信息和图像信息进行联合处理，得到更加准确和丰富的特征表示。
2、回环检测算法设计：设计一种基于深度特征的机器人视觉SLAM回环检测算法。首先，采用滑动窗口的方法对轨迹进行划分，并根据轨迹上的位置信息和深度特征信息进行匹配，确定可能存在的回环关系。然后，采用图优化算法对轨迹进行优化，以提高定位精度和鲁棒性。最后，采用深度学习技术对可能存在的回环关系进行验证和筛选，得到最终的回环匹配结果。
3. 研究的方法与步骤
（一）拟采用的研究方法：
1、文献综述：通过对相关文献的综合分析和评价，系统地了解回环检测的研究进展和应用现状，找出问题和瓶颈，为研究提供理论基础和技术支持。
2、系统设计：基于深度学习技术，设计并实现一个机器人视觉SLAM回环检测系统，包括回环检测模块和地图优化模块，提高回环检测的召回率，并降低计算复杂度，使检测时间达到要求。
4. 参考文献
[1]R. Mur-Artal and J. D. Tards, ORB-SLAM2: An Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo, and RGB-D Cameras, in IEEE Transactions on Robotics, vol. 33, no. 5, pp. 1255-1262, Oct. 2017, doi: 10.1109/TRO.2017.2705103.
[2]阴贺生,裴硕,徐磊,黄博.多机器人视觉同时定位与建图技术研究综述[J].机械工程学 报,2022,58(11):11-36.
[3]高翔,张涛. 视觉 SLAM 十四讲:从理论到实践[Ｍ]. 北京：电子工业出版社，2017：17
5. 计划与进度安排
2024-2-20～2024-2-28：查阅相关资料，整理并熟悉所需使用的技术和算法。
2024-3-1～2024-3-11：根据资料和技术的研究结果，制定实施方案，并进一步深入研究和分析。
2024-3-12～2024-3-21：完成回环检测模块算法设计。
