1. 本选题研究的目的及意义
随着机器人技术的快速发展，机器人在各个领域的应用日益广泛，例如自动驾驶、室内服务、工业生产等。
为了实现机器人的自主导航和智能交互，准确的环境感知和定位能力至关重要。
SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping，同步定位与地图构建）技术作为解决这一问题的关键技术之一，近年来备受关注。
2. 本选题国内外研究状况综述
视觉SLAM技术近年来发展迅速，成为计算机视觉和机器人领域的研究热点。
1. 国内研究现状
国内学者在视觉SLAM领域取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对基于视觉的机器人SLAM技术展开深入研究，涵盖从理论基础到实际应用的各个方面。
1. 主要内容
1.深入研究视觉SLAM的基本理论框架，包括相机模型与成像原理、图像特征提取与匹配、多视角几何、位姿估计等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验验证相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解视觉SLAM技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础。
2.算法研究阶段：深入研究视觉SLAM的关键算法，包括特征提取与匹配、位姿估计、地图构建、闭环检测等，分析不同算法的优缺点和适用场景。
3.仿真实验阶段：利用仿真软件构建虚拟环境，对所研究的视觉SLAM算法进行仿真实验，验证算法的有效性和鲁棒性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.系统地研究了基于视觉的机器人SLAM技术，涵盖了从理论基础到实际应用的各个方面，并对不同算法的性能进行了对比分析。
2.重点研究了基于深度学习的视觉SLAM方法，探讨了深度学习在特征提取、位姿估计等方面的应用，为视觉SLAM技术的发展提供了新的思路。
3.搭建了机器人实验平台，并在实际环境下对不同视觉SLAM算法进行了实验验证，为视觉SLAM技术的应用提供了参考依据。
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] 刘浩, 谭民, 王硕. 视觉SLAM技术综述[J]. 控制理论与应用, 2022, 39(1): 1-18.
[2] 高翔, 张涛, 刘毅, 等. 视觉SLAM十四讲: 从理论到实践[M]. 电子工业出版社, 2017.
[3] Davison A J, Reid I D, Molton N D, et al. MonoSLAM: Real-Time Single Camera SLAM[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis Machine Intelligence, 2007, 29(6): 1052-1067.
