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

随着智能手机的普及和移动互联网的快速发展，人们对基于移动设备的空间感知和场景理解的需求日益增长。

同步定位与地图构建（slam）技术作为实现机器自主导航和场景重建的关键技术，近年来在机器人、自动驾驶、增强现实等领域得到广泛应用。

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，为移动设备提供实时、准确的空间感知能力，并探讨其在室内导航、增强现实等领域的应用前景。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉、传感器技术和人工智能的快速发展，slam技术取得了显著的进步，并在机器人、自动驾驶、增强现实等领域得到广泛应用。

1. 国内研究现状

国内在slam技术领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，涌现出一批优秀的科研机构和企业，例如中国科学院自动化研究所、清华大学、北京大学等，在slam算法研究、系统开发和应用推广方面取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题的主要研究内容包括以下几个方面：
1.lsd-slam算法研究与移植:深入研究lsd-slam算法原理，包括lsd特征提取、深度估计、地图构建、闭环检测等关键技术，并将其移植到android平台。

针对android平台的资源限制和性能需求，对算法进行优化，提高其运行效率和稳定性。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用以下研究方法和步骤：
1.文献调研:收集和阅读与slam技术、lsd-slam算法、android开发相关的文献资料，了解国内外研究现状、发展趋势和关键技术，为课题研究提供理论基础。

2.算法研究与移植:深入研究lsd-slam算法原理，包括lsd特征提取、深度估计、地图构建、闭环检测等关键技术，并将其移植到android平台。

3.androidapp设计:设计androidapp的系统架构、功能模块和用户界面，确定app的功能需求和性能需求。

5. 研究的创新点

本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.lsd-slam算法在android平台上的移植和优化:将lsd-slam算法移植到android平台，并针对android平台的资源限制和性能需求进行优化，提高算法的运行效率和稳定性。

2.面向移动设备的实时slam系统设计与实现:设计和实现一种面向移动设备的实时slam系统，能够在资源受限的移动设备上实现实时的空间感知和场景重建。

3.slam技术在室内导航和增强现实领域的应用:将slam技术应用于室内导航和增强现实领域，开发具有实用价值的移动应用程序，例如室内导航app、增强现实游戏等。

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. 刘伟, 陈俊, 王涌天. 基于移动终端的增强现实技术综述[j]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2018, 30(11): 1965-1980.

2. 张涛, 刘华平, 刘越, 等. 视觉slam技术及其在无人机中的应用综述[j]. 控制理论与应用, 2017, 34(10): 1279-1291.

3. 谢晓佳, 潘春洪, 蔡自兴. 基于特征点法的单目视觉slam方法综述[j]. 计算机应用研究, 2016, 33(5): 1281-1288, 1293.