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基于视觉slam的无人车定位导航

技术研究汇报人: 杨某某 导师：时某某机械***2019级三年制硕士研究生学位论文开题答辩01研究背景研究内容研究计划总结目录0203040 1包括课题背景、研究目的与意义以及国内外研究现状研究背景大数据时代对汽车企业和汽车技术提出了新的要求。信息时代发展的要求无人车以其具有的高效能、输出转矩大等特点在各个领域得到了应用。无人车应用前景广泛目前无人车导航定位功能是现在研究的热点话题，完全移植架构可以减少开发时间。架构可移植的必要性研究背景现有的视觉SLAM算法普遍存在一定的弊端，实时性和准确性均有待提高。现有视觉slam算法的弊端研究目的与意义概率SLAM（probabilistic SLAM）起源于在旧XX举行的 IEEE Robotics and AutomationConference，这是机器人领域与人工智能领域研究结合的开端。计算机处理性能的大幅提升，以各种摄像头为传感器的SLAM逐渐成为研究热点。哈佛大学、加州清华大学、浙江大学、XX航空航天大学、等高校都对视觉SLAM进行了研究，提出了诸如ORB-SLAM

LSD-SLAM等一系列系统。A.J.Davison提出了Monoslam导航系统，被认为是第一个实时的单目视觉SLAM系统。1986年1995年2007年2000年后

国内外研究2020国内外研究现状各个研究方向、控制方法以及不同建图方案层出不穷……International Symposium on Robotics

的综述中首次提到了收敛性概念与即

时定位建图的概念。此前SLAM之前又被称为concurrent mapping and localization(CML)。存在的弊端0 2包括主要研究内容、研究方向、创新点研究内容研究路线经典的视觉SLAM框架研究内容视觉里程计现状研究内容视觉里程计现状研究内容回环检测现状Mark Cummins 和 Paul Newman提出

FAB-MAP 算法，提取图像中的SIFT

特征点，计算相似度进行回环检测[14]Mur-Arta 等人在 ORB-SLAM 中通过提

取ORB 特征来加速提取过程，同时利用

词袋模型对图像向量化进行回环检测[15]词袋模型缺点：模型本身有缺陷，回环准确率不够高，

容易造成机器人走失神经网络高翔等采用堆叠式的抗噪自编码器来学习图像特

征，并对损失函数做了改进。该方法在召回率较

低的情况下仍然可以有一定的准确率[16]Hou 等人使用卷积神经网络的不同层输出来表征

图像，并用来进行回环检测，发现越深层的向量

表达回环检测效果越好[17]Nate Merrill等人采用卷积自编码器来训练,

用图像 HOG 描述子来指导,是一种轻量化的模型,

不同季节也可以正确地检测出回环[18]请点击下方选择您需要的文档下载。

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