基于MSCKF算法的视觉/惯性组合导航技术研究任务书

 2021-11-20 10:11

1. 毕业设计（论文）主要内容：

待与校外硕士导师协商，按照武汉理工大学本科毕业要求确定。

1.国内外无人驾驶领域传感器融合算法的研究现状； 2.卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波算法的基本框架；

3.学习并掌握视觉SLAM和IMU的基本理论和所用到的数学理论；

4.MSCKF算法的具体框架；

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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

待与校外硕士导师协商，按照武汉理工大学本科毕业要求确定。

  1. 通过研究MSCKF算法，熟练掌握视觉SLAM与IMU中的基本理论和数学知识(李群李代数、四元数、欧拉角、矩阵分析、概率统计)；

  2. 了解并掌握MSCKF算法的流程和结构；

  3. 熟练使用Ubuntu操作系统和ROS系统；

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    3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

    待与校外硕士导师协商，按照武汉理工大学本科毕业要求确定。

    1．3.12-3.23，1.5周：查找文献资料，完成开题报告和英文翻译；

    2．3.24-4.14，3周：学习视觉SLAM、IMU、卡尔曼滤波算法的基础理论及常用的数学理论；

    3．4.15-4.23，1.5周：在卡尔曼滤波的基础上对扩展卡尔曼滤波算法进行深入的分析与研究；

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    4. 主要参考文献

    待与校外硕士导师协商，按照武汉理工大学本科毕业要求确定。

    [1]Davison A J, Reid I D,Molton N D, et al. Mono SLAM: Real-Time Single Camera SLAM[J]. IEEETransactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2007, 29(6):1052-1067.

    [2] Davison A J.Real-time simultaneous localisation and mapping with asingle camera.the Ninth IEEE International Conference on Computer Vision.Washington, DC, USA, 2003[C].

    [3] Tan N W, Liu N H, Dong Z, et al. Robust monocular SLAM in dynamicenvironments. 2013 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality(ISMAR). IEEE Computer Society, 2013[C].

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