1. 本选题研究的目的及意义
增强现实（AugmentedReality，AR）是一种将虚拟信息叠加到现实世界中的技术，为用户提供沉浸式的交互体验。
AR技术的核心在于实现虚拟信息与现实场景的精确匹配，这一过程被称为注册（Registration）。
注册的精度和稳定性直接影响着AR应用的效果，是AR领域研究的重点和难点之一。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，增强现实（AR）技术发展迅速，并在各个领域得到广泛应用。
作为AR技术的关键技术之一，注册技术旨在将虚拟物体与现实世界精准匹配，其精度和稳定性直接影响用户体验。
传统的AR注册方法主要依赖于标记物识别或传感器跟踪，但这些方法存在着灵活性差、易受环境干扰等局限性。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容如下：
1.深入研究SLAM技术，包括视觉SLAM、激光SLAM、视觉惯性SLAM等，分析不同SLAM算法的原理、优缺点以及适用场景，为AR注册选择合适的SLAM算法奠定基础。
2.研究基于SLAM的AR注册方法，包括特征提取与匹配、位姿估计、地图构建、闭环检测等关键技术，以及如何优化这些技术以提高注册的精度和稳定性。
3.探索不同SLAM算法与AR注册技术的融合方法，例如基于特征点法的SLAM、基于直接法的SLAM、基于语义分割的SLAM等，分析其在AR注册中的性能表现。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解增强现实、SLAM、AR注册等领域的最新研究成果、发展趋势和存在问题，为本研究提供理论基础和方向指引。
2.SLAM算法研究：深入研究不同类型的SLAM算法，包括视觉SLAM、激光SLAM、视觉惯性SLAM等，分析其原理、优缺点和适用场景，为AR注册选择合适的SLAM算法。
3.AR注册方法研究：研究基于SLAM的AR注册方法，包括特征提取与匹配、位姿估计、地图构建、闭环检测等关键技术，以及如何优化这些技术以提高注册的精度和稳定性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于多传感器融合的SLAM算法，结合视觉、惯性和深度信息，提高AR注册在复杂环境下的鲁棒性和精度。
2.探索基于语义信息的AR注册方法，将语义分割技术引入SLAM系统，构建语义地图，并利用语义信息辅助AR注册，提高注册的精度和效率。
3.开发基于SLAM的AR注册原型系统，并在实际场景中进行测试和评估，验证所提方法的有效性和实用性，为AR应用提供技术支持。
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）
1. 张涛,荣健,刘越,等.基于SLAM的增强现实关键技术研究[J].计算机AR/VR,2022(04):11-16 22.
2. 刘伟,徐晓丹,李昕,等.增强现实中基于SLAM技术的虚实配准研究进展[J].电子测量技术,2022,45(23):46-52.
3. 张弛,张凯祥,徐金玲.基于改进ORB-SLAM2的增强现实注册方法[J].系统仿真学报,2022,34(08):1851-1860.
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