1. 毕业设计（论文）主要内容：

本次毕业设计的主要内容是学习并运用Android平台和同步定位与地图构建（SLAM）技术的相关知识，研究并分析LSD-SLAM（大规模直接法单目SLAM）算法理论，在Android操作系统平台上设计并实现一款基于LSD-SLAM的实时单目SLAM系统APP，至少包括：（1）LSD-SLAM算法在Android APP中的实现与集成；（2）该APP系统在主流智能手机上能良好的实时运行；（3）该APP系统应具有良好的用户操作界面。

此外，完成相关中英文献的检索和翻译工作。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1、 查阅不少于15篇的相关参考文献资料（其中，近5年外文文献不少于3篇)。

2、 完成开题报告等规定的毕业设计文档。

3、熟练掌握android app的开发与整合过程，完成所需功能的app系统的设计与实现。

4、撰写不少于12000字的毕业论文并完成答辩的相关工作。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1-4周：查阅相关中、英文文献资料，明确研究内容。确定设计方案，完成开题报告；

第5-6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7-10周：完成整套app系统的设计与调试，并撰写部分论文初稿；

第11-12周：完成论文初稿；

4. 主要参考文献

[1] engel, jakob, thomas schouml;ps, and daniel cremers. lsd-slam: large-scale direct monocular slam[c]. in proc. of european conference on computer vision（eccv）, pp. 834-849. springer, cham, 2014.

[2] engel j, koltun v, cremers d. direct sparse odometry [j]. ieee transactions on pattern analysis and machine intelligence. 2018 mar 1;40(3):611-25.

[3] yang, nan, rui wang, jouml;rg stückler, and daniel cremers. deep virtual stereo odometry: leveraging deep depth prediction for monocular direct sparse odometry[c]. in proc. of european conference on computer vision, pp. 835-852. springer, cham, 2018.

[4] 冯爱迪. 基于学习方法的高精度slam算法研究[d].哈尔滨工业大学, 2018.