1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究目的
1959年，享有“机器人之父”美誉的恩格尔伯格发明了世界上第一台机器人，机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动，以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。随着机器人技术的不断发展，在军事、海洋探测、航天、医疗、农业等领域，开始大规模使用机器人，机器人技术是衡量一个国家科学技术水平的重要标志，其应用也为社会经济发展提供了巨大的推动力。
移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多功能于一体的综合系统，它集中了传感器技术、信息处理、电子工程、计算机工程、自动化控制工程以及人工智能等多学科的研究成果，从80年代开始，美国国防高级研究计划局(DARPA)专门立项,制定了地面天人作战平台的战略计划，从此，在全世界掀开了全面研究室外移动机器人的序幕。如何使移动机器人在一个陌生的环境中，能根据自身位置估计和传感器数据，创建出环境地图同时指导机器人自主定位与导航，即机器人实时定位与地图构建（SLAM），是实现真正自主移动机器人的关键，本文是基于ORB算法来实现移动机器人实时定位与地图构建（SLAM），希望通过该设计，能更深入的了解机器人自主定位的关键技术，为自主移动机器人在实际社会生活中大范围的应用做出努力。
1.2 研究意义
在未知环境中，一类机器人借助自身携带的多种内部传感器(包括里程仪、罗盘、加速度计等)，基于卡尔曼滤波的方法，通过多种传感信息的融合减少定位的误差，这类方法由于没有参考外部信息，在长时间的漫游后误差的积累会比较大。而基于ORB-SLAM的实时定位与地图构建系统在依靠内部传感器估计自身运动的同时，使用外部传感器(如激光测距仪、视觉等)感知环境，对获得的信息进行分析提取环境特征并保存，在下一步通过对环境特征的比较对自身位置进行校正，从而实现移动机器人的自主化与智能化。
近年来,美英等国研制出第二代军用智能移动机器人，其特点是采用自主控制方式，能完成侦察、作战和后勤支援等任务，我国的智能移动机器人发展还落后于世界先进水平，而智能移动机器人又是高科技的集中体现，具有重要的发展价值。
本文所研究的ORB-SLAM是一种基于ORB特征的三维定位与地图构建算法，其最大特点是在所有步骤统一使用图像的ORB特征，ORB特征是一种非常快速的特征提取方法，具有旋转不变性，并可以利用金字塔构建出尺度不变性。另外ORB-SLAM基于PTAM架构，增加了地图初始化和闭环检测的功能，优化了关键帧选取和地图构建的方法，在处理速度、追踪效果和地图精度上都取得了不错的效果。所以采用基于ORB-SLAM的实时定位与地图构建系统能更好的实现移动机器人的全自主化。

2. 研究的基本内容与方案

（1）orb—slam算法的分析与研究

orb－slam的优点：tracking的平均时间约为20ms每帧，基本可以达到实时追踪（i5－5200，2.2ghz），定位的稳定性较好，姿态流畅，没有跳变，在简单背景下，可以有效地追踪目标物体。

orb－slam的缺点：旋转时比较容易丢帧，地图中的点云很稀疏，完全不能看出任何结构，加载地图需要一定时间（10秒左右）。

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，了解研究分析和研究orb-slam系统中的相关技术和开发工具。确定方案，完成开题报告。

第5－8周：对orb-slam系统进行需求分析和系统框架设计， 对实时地位与地图构建系统进行总体设计、功能模块划分，完成基于orb特征的实时地位与地图构建系统的应用框架、功能模块的实现。

第9－13周：完成orb-slam系统的设计，对orb-slam仿真系统进行系统运行测试和结果分析，完成论文初稿。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 李巧．基于场景外观建模的移动机器人视觉闭环检测研究[d].重庆大学,2011．

[2] 梁明杰,闵华清,罗荣华．基于图优化的同时定位与地图创建综述[j].机器人,2013.

[3] 陈白帆,蔡自兴,邹智荣.一种移动抗器人slam中的多假设数据关联方法[j].中南大学学报,2012.