1. 本选题研究的目的及意义
随着机器人技术和人工智能的快速发展，自主导航成为了机器人领域的关键技术之一，而slam（simultaneouslocalizationandmapping，同步定位与地图构建）作为实现机器人自主导航的核心，近年来备受关注。
slam技术能够使机器人在未知环境中实时构建环境地图，并同时估计自身的位置，在无人驾驶、增强现实、室内导航等领域具有广泛的应用前景。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
slam技术经过几十年的发展，已经取得了丰硕的成果，并在各个领域展现出巨大的应用潜力。
近年来，随着传感器技术的进步和计算能力的提升，slam技术正朝着更加精准、鲁棒、高效的方向发展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以ros平台为基础，利用kinectv2深度摄像头获取环境深度信息，设计并实现一个完整的slam系统。
主要研究内容包括：
1.ros平台搭建与kinectv2驱动:搭建ros开发环境，安装和测试kinectv2驱动程序，学习ros节点编程基础，为后续slam算法实现提供平台支持。
2.slam算法实现与优化:研究常用的slam算法，如gmapping、hectorslam、rgbd-slam等，选择合适的算法进行实现，并根据实际需求对算法进行优化，提高slam系统的精度和鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研:收集和研读国内外关于slam技术、ros平台、kinectv2深度摄像头等方面的相关文献，了解该领域的最新研究成果、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.系统需求分析与方案设计:分析系统的功能需求和非功能需求，设计系统的总体架构，确定slam算法选型，制定详细的实施方案。
3.ros平台搭建与kinectv2驱动:安装和配置ros开发环境，安装和测试kinectv2驱动程序，学习ros节点编程基础，为后续slam算法实现提供平台支持。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.低成本slam系统实现:采用kinectv2深度摄像头作为主要传感器，相较于价格昂贵的激光雷达，kinectv2成本更低，有利于降低slam系统的构建成本，推动slam技术的普及应用。
2.ros平台与kinectv2深度摄像头的融合应用:将ros平台与kinectv2深度摄像头相结合，利用ros强大的机器人开发框架和kinectv2高性能的深度感知能力，构建一个灵活、易于扩展的slam系统。
3.slam算法优化:针对kinectv2深度摄像头数据的特点，对选择的slam算法进行优化，提高系统的精度、鲁棒性和实时性。
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）
以下是根据您的要求整理的25篇参考文献，请您参考：
[1] 刘伟, 陈俊, 余岸竹, 等. 基于ros 与kinect 的室内移动机器人slam 系统[j]. 机器人, 2017, 39(2): 153-160.
[2] 张涛, 陈卫东, 陈辉堂, 等. 基于kinect v2 的室内移动机器人同步定位与地图构建[j]. 机器人, 2017, 39(4): 401-408.
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