基于ROS平台和Kinect V2深度摄像头的SLAM系统设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着机器人技术的不断发展，移动机器人在各个领域展现出巨大的应用潜力，例如自动驾驶、室内服务、环境探索等。

为了实现机器人的自主导航和定位，同步定位与地图构建（simultaneouslocalizationandmapping，slam）技术应运而生。

slam技术能够使机器人在未知环境中实时构建环境地图，并同时估计自身的位置，是移动机器人领域的核心技术之一。

2. 本选题国内外研究状况综述

slam技术作为机器人领域的重要研究方向之一，近年来取得了显著的进展。

国内外学者在slam算法、传感器技术、系统平台等方面进行了大量的研究工作，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要内容是基于ros平台和kinectv2深度摄像头，设计并实现一套完整的slam系统，具体包括以下几个方面：
1.系统平台搭建:选择合适的硬件平台，并完成ros操作系统和kinectv2深度摄像头的驱动安装，搭建系统硬件平台，并进行测试，确保系统正常运行。

2.kinectv2数据获取:利用ros提供的驱动程序，获取kinectv2深度摄像头采集的深度图像和rgb图像数据，并对其进行预处理，为后续的slam算法提供输入。

3.slam核心算法实现:研究和实现基于特征点法的slam算法，包括特征提取、特征匹配、位姿估计、地图构建等关键步骤，实现机器人的实时定位和地图构建。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研阶段:查阅国内外相关文献，了解slam技术、ros平台、kinectv2深度摄像头等相关技术，为系统设计和实现提供理论基础。

2.系统设计阶段:根据研究目标和功能需求，设计系统的总体架构、模块划分、数据流程等，并确定关键算法和技术方案。

3.系统实现阶段:根据系统设计方案，进行代码编写、模块调试、系统集成等工作，实现slam系统的各项功能。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.低成本slam系统实现:本研究利用低成本的kinectv2深度摄像头作为主要传感器，结合开源的ros平台，构建了一套成本可控的slam系统，为移动机器人slam技术的普及应用提供了一种新的思路。

2.基于kinectv2的slam算法优化:针对kinectv2深度摄像头获取的深度图像分辨率和精度有限的问题，对传统的slam算法进行优化，例如采用多帧融合、深度图像去噪等方法，提高系统的定位精度和建图效果。

3.ros平台下的模块化设计:本研究采用ros平台进行系统开发，将slam系统划分为多个功能模块，例如数据采集模块、slam算法模块、地图构建模块、路径规划模块等，提高了系统的可扩展性和可维护性。

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.张伟,陈卫东,胡春旭.基于ros与kinect的室内移动机器人slam系统[j].机器人,2016,38(06):747-755.

2.刘方圆,徐俊,王鹏飞,等.基于kinect v2与ros的室内移动机器人同步定位与地图构建[j].机械设计与制造,2020(04):240-244.

3.刘文涛,李鹏,张国良,等.基于ros与kinect的室内移动机器人slam算法研究[j].电子测量技术,2021,44(09):108-112 117.