1. 研究目的与意义
1.1 研究背景
随着无人机技术的不断发展和不同领域需求的逐步增加，无人机在各个领域得到了广泛的应用。
在当今的智慧城市背景下，无人机的自主飞行与精确环境建图密不可分，可以说无人机的建图和路径规划是大规模应用的基础，同时导航系统起到了重要的作用。
在城市复杂的环境下如何做到精确定位是目前研究的关键点。
2. 研究内容和预期目标
2.1 研究内容
（1）了解六旋翼无人机架构和控制算法
充分了解六旋翼无人机架构的数学建模、动力数学模型，调查国内外无人机的研究现状和趋势，了解无人机的架构和控制算法。
（2）了解VSLAM和目标检测技术
充分了解VSLAM和目标检测的研究背景和意义，调查国内外基于SLAM的无人机研究现状和趋势，充分了解VSLAM的数学公式和架构。
（3）实现基于图优化的VSLAM算法设计
就目前VSLAM的数据结构，首先介绍了相机模型、地图表示、轨迹表示等，然后实现视觉前端和位姿图优化算法，实现了在复杂环境和动态运动的场景下的测距，在TUM数据集上对计算成本和实时性进行了评估，最终实现可视化模块，用于展示地图和轨迹的状态。
3. 研究的方法与步骤
3.1 研究方法
（1）搜集相关资料和调研，了解六旋翼无人机、基于图优化的VSLAM和路径规划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，为课题研究做好充分的准备
（2）学习Ubuntu18.04操作系统，熟练掌握系统下六旋翼无人机控制算法和VSLAM相关算法的环境配置和运行
（3）通过多次反复的设计和调整算法，将研究内容实现，并在公开数据集和自制数据集中进行实验验证
3.2 研究步骤
（1）了解无人机、VSLAM和路径规划算法的研究现状，形成文献综述和开题报告
（2）进一步搜集资料和阅读论文，对研究内容做出思考，并列出论文大纲和框架
（3）实现六旋翼无人机架构和控制算法设计
（4）实现基于图优化的VSLAM算法设计
（5）实现基于多级抽象思想的路径规划设计，经过实验后，完成论文初稿
（6）反复修改打磨，完成定稿
4. 参考文献
| [1] T. Dutrannois, T. -T. Nguyen,C. Hamesse, G. De Cubber and B. Janssens, Visual SLAM for AutonomousDrone Landing on a Maritime Platform, 2022 International Symposium on Measurement andControl in Robotics (ISMCR), Houston, TX, USA, 2022, pp. 1-7, doi: 10.1109/ISMCR56534.2022.9950582. [2] Y. Xue and W. Chen,A UAV Navigation Approach Based on Deep Reinforcement Learning in LargeCluttered 3D Environments, in IEEE Transactions on VehicularTechnology, vol. 72, no. 3, pp. 3001-3014, March 2023 doi: 10.1109/TVT.2022.3218855. [3] Kiss-Ills, D.; Barrado, C.; Salam, E. GPS-SLAM: AnAugmentation of the ORB-SLAM Algorithm. Sensors 2019, 19,4973. https://doi.org/10.3390/s19224973
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5. 计划与进度安排
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