基于LSD-SLAM算法的实时单目SLAM系统Android APP设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着智能手机和移动设备的普及，人们对基于视觉的定位和导航技术的需求日益增长。

实时单目slam（simultaneouslocalizationandmapping，同步定位与地图构建）技术作为计算机视觉和机器人领域的研究热点，能够利用单个摄像头实时地估计设备自身的位姿并构建周围环境的三维地图，为移动设备在未知环境中实现自主导航、增强现实等功能提供了技术支持。

本选题旨在研究和实现一种基于lsd-slam算法的实时单目slam系统androidapp，以探索将slam技术应用于移动设备的可能性，并为用户提供更加便捷和智能化的移动应用体验。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉和机器人技术的快速发展，slam技术得到了广泛关注和研究。

根据传感器的不同，slam系统可以分为基于激光雷达的slam、基于深度相机的slam和基于单目相机的slam等。

其中，基于单目相机的slam系统由于成本低廉、易于集成等优点，在移动设备上具有很大的应用潜力。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将重点研究以下内容：
1.深入研究lsd-slam算法原理，分析其优缺点，并针对移动设备的特点进行改进和优化，提升算法的运行效率和鲁棒性。

2.设计和开发一款android平台的实时单目slam系统app，实现以下功能：实时获取相机图像数据基于lsd-slam算法进行实时定位和地图构建将定位和地图构建结果可视化展示给用户3.对所开发的app进行测试和评估，包括功能测试、性能测试等，验证其在不同场景和环境下的性能表现。

1. 主要内容

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：系统地查阅国内外相关文献，了解slam技术、lsd-slam算法、android开发等方面的研究现状和最新进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法研究与改进：深入研究lsd-slam算法原理，分析其在移动设备上的局限性，并针对移动设备的计算能力、内存限制等特点进行改进和优化，提高算法的运行效率和鲁棒性。

3.系统设计与开发：设计android平台的实时单目slam系统app架构，包括数据采集模块、slam算法模块、可视化模块等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对移动设备的特点对lsd-slam算法进行改进和优化，提高算法在移动设备上的运行效率和鲁棒性。

2.将lsd-slam算法应用于android平台，设计和开发一款功能完善、性能稳定的实时单目slam系统app。

3.对所开发的app进行全面的测试和评估，为slam技术在移动设备上的应用提供参考和借鉴。

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. 刘浩洋，陈俊杰，谢晓华，等. 基于改进orb-slam2的室内定位与导航[j]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2021, 49(12): 1-9.

2. 张涛，王涌天，刘越，等. 基于单目视觉slam的室内增强现实系统[j]. 小型微型计算机系统, 2017, 38(11): 2628-2633.

3. 李博，杨帆，李健. 改进orb-slam的室内移动机器人定位方法[j]. 计算机工程与应用, 2022, 58(17): 43-50.