1. 研究目的与意义
1.1 研究背景
随着技术的发展与时代的进步，汽车行业正在朝着智能化方向发展。而无人驾驶就是汽车智能化发展方向最重要的表现形式。无人驾驶汽车是一种智能汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。无人驾驶汽车是计算机科学、 模式识别和 智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。
1.2 研究目的
2. 研究内容和预期目标
2.1 研究内容
（1）了解SLAM和图优化
（2）实现加入动态目标的图优化结构设计
3. 研究的方法与步骤
3.1 研究方法
（1）搜集相关资料和文献，了解无人驾驶、SLAM算法的国内外发展和研究现状，整理和总结相关领域仍存在的问题，做好充分的研究准备。
（2）学习Ubuntu 18.04操作系统，熟练掌握相关SLAM算法的环境配置和运行
4. 参考文献
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[1] Zhang Y, Chen J, Huang D. Cat-det:Contrastively augmented transformer for multi-modal 3d objectdetection[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision andPattern Recognition. 2022: 908-917. [2] Reading C, Harakeh A, Chae J, et al.Categorical depth distribution network for monocular 3d objectdetection[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision andPattern Recognition. 2021: 8555-8564.
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5. 计划与进度安排2024-1-25 至 2024-2-25 完成对论文主要参考文献的查找和阅读。 2024-2-25 至 2024-3-25 完成SLAM算法前端结构的构建和相关实验。 2024-3-25 至 2024-4-25 完成对SLAM系统的数学建模以及算法系统的搭建。
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