1. 研究目的与意义（文献综述）

随着社会的发展和人们需求的增长，科技在不断发展尤其在机器人领域，机器人的应用越来越广泛，由95%的工业应用扩展到更多领域的非工业应用。随着计算机技术和人工智能技术的飞速发展，机器人在功能和技术层次上有了很大提高，移动机器人和机器人的视觉和触觉等技术就是典型的代表。自主定位是实现机器人导航的核心，通过高精度的自主定位，机器人能完成许多任务而里程计的设计又是机器人定位的基础，它提供机器人移动的距离信息。

目前，对于室外机器人，最流行的定位探测器是全球定位系统(gps)，但是定位可能由于建筑物的遮挡或者可利用的卫星数量不足而导致不能使用或精度很低。室内机器人则采用传统的轮式里程计，因其实现简单而被广泛地应用于机器人定位系统中。但是，由于车轮会发生打滑的现象，轮式里程计会出现定位不准和错误累积的问题。因此人们研究出视觉里程计（vo），这是一种仅仅利用摄像机采集到的图片来估计出相对运动的计算机视觉的方法。相比较于传统的轮式里程计，视觉里程计不需要精确的构造车轮模型，并且侧滑的影响也是不存在的。同时在没有卫星的条件下，机器人可以通过视觉的方法实现定位。作为基于视觉技术的一种，在最近十几年的时间里已广泛应用于各类机器人的导航定位中，其中最成功的应用当属美国 nasa 开发的火星探测器“勇气号”和“机遇号”。除此以外，还用于无人空中飞行器、水下机器人、室内/外陆地机器人等。本文旨在研究基于直接法的视觉里程计算法设计。

2. 研究的基本内容与方案

(1) 基于直接法的视觉里程计算法设计

首先对基于直接法的视觉里程计算法设计进行分析，需要实现的内容有：

1.获取输入图像：使用rgb-d相机，在时间k内，追踪环境图像，拍摄一组图像行向量组；

3. 研究计划与安排

第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究直接法的原理、光流法跟踪特征点原理和最小二乘法的含义和处理方式。确定方案，完成开题报告。

第5－6周：论文开题。根据对算法实现的分析，了解图优化理论，学习基于图优化的库g2o的基本使用方法，利用g2o对rgb-d的直接法进行算法设计。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 王亚龙，张奇志，周亚丽．基于kinect的三维视觉里程计的设计[j]．计算机应用，2014，第34卷，第8期．

[2] 李宇波，朱效洲，张辉等．视觉里程计技术综述[j]．计算机应用研究，2012，29(8)．

[3] 郑驰．基于光流法的单目视觉里程计研究[d]．杭州：浙江大学，2013.