1. 研究目的与意义（文献综述）
随着通信技术的不断发展，我们对定位技术的需求日益提升，同时定位与建图技术（simultaneous localization and mapping，简称slam）日趋成熟。它是通过视觉传感器，在对物体定位的同时，描绘物体周边环境的一项技术。其中，向良华选择通过双目相机加惯性测量单元（inertial measurement unit，简称imu）运用棋盘标定法来进行定位[1]。然而，多目相机对硬件要求过高，体积小且易安装的单目相机则有更广泛的应用价值。于是，基于的单目slam系统得到了大量的研究。陈文钊提出了基于orbsla的slam算法，它是用视觉惯导多传感器紧耦合来提升特征点的实时性和不变性[2]。而中国香港大学的沈劭劼教授等人在前人基础上开发研究的vins-mono是一套用紧耦合方法实现的，通过单目相机加imu恢复出尺度，效果优秀的算法[3]，它可以适用于各种需要高精度定位的场合且具备优良的鲁棒性，他们还在无人机上做了应用[4]。这激起了新加坡的leongjing chen等人的兴趣并进行了实验评估，验证了vins-mono系统的可靠性[5]。
一石激起千层浪，大家纷纷开始着手于改进vins-mono这一优秀的slam算法，并在机器人和无人机上进行测试。在软件算法优化方面，可以基于点、线特征来更好的融合视觉传感器和惯性测量单元[6-7]；也可通过非线性优化来进一步提升系统的精确性和鲁棒性[8-9]；改进光流法来提高特征点跟踪的正确率[10]和将orb特征点法的前端应用与vins-mono结合[11]都是较好的方向。在硬件数据优化方面，zhiqiangdang提出了基于滑差估计的自适应策略用于提升车辆导航方面的定位性能[12]；皮金柱加入了传感器时间偏差优化，减少了系统采样时间差带来的飘移[13]；王京基于逆深度参数化对局部地图进行优化来提高数值稳定性，使之更适合室外大尺度场景[14]。
2. 研究的基本内容与方案
1.基本内容
本次毕业设计的主要内容是在android操作系统平台上设计并实现一款基于vins-mono的实时单目slam系统app软件。作为现代生活必不可少的一份子，除了通信功能外，手机的定位功能也是不可忽视的，而我们将同时具备相机和惯性测量单元的主流安卓手机作为载体来实现vins-mono技术在手机定位上的应用。
2.目标
3. 研究计划与安排
第1-3周：查阅相关中、英文文献资料，确定设计方案，完成开题报告；
第4-5周：完成论文开题工作，完成不少于2万字符的英文翻译任务；
第6-12周：完成整套基于vins-mono算法的实时slam系统android app的设计与调试，并撰写部分论文初稿；
4. 参考文献（12篇以上）
[1]向良华. 室外环境下视觉与惯导融合定位算法研究与实现[d]. 黑龙江：哈尔滨工业大学, 2018.
[2]陈文钊. 基于多传感器融合的移动机器人定位与地图创建[d]. 北京：北方工业大学, 2019.
[3]qin t, li p, shens. vins-mono: a robust and versatile monocular visual-inertial stateestimator[j]. ieee transactions on robotics, 2018, 34(4): 1004-1020.
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