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本研究旨在实现一套能够在室内高精度环境或GPS拒止环境下使用视觉进行多机定位和大范围建图的多无人机协同SLAM的方案；其中：
- 在SLAM方面：掌握一些优秀的开源方案，选择各自优点做出一定的融合，并且有一套针对地图融合的方法。
- 在仿真方面：在ROS的gazebo仿真平台中实现一定的集群控制方法，能够控制多个无人机协同完成同时定位与建图的任务。
- 在真机方面：实现单机的视觉SLAM；在安全的前提下实现双机协同SLAM，将仿真环境下的协同SLAM算法在真机上完成验证，得到场景地图。
多机协同SLAM能大大提高任务进行的效率，但同时由于无人机数量较多，协同上存在一定困难；UWB的引入可以提高定位精度。因此，本次研究内容是多机协作进行定位与建图，并且可以引入UWB提高精度。
研究内容分为三个模块：SLAM模块，仿真模块和真机模块。
SLAM模块的主要内容是实现一套可协作的SLAM方案，实现的步骤有：
- 研究传统的视觉SLAM的特征点提取、匹配、初始化、后端优化等技术，研究机器人的位姿估计技术；研究并了解SLAM技术的整体框架
- 研究CCM-SLAM方案，重点研究其协同的机制和方法，服务端到子端的信息传递和接口设计等
- 研究VINS-Fusion方案中的VIO方法，研究如何利用IMU与相机数据联合进行更加准确的位姿估计
仿真模块的主要内容是在ROS的gazebo中研究如何实现多机协同的同时定位与建图，实现的步骤有：
- 首先研究PX4和MAVROS之间的通信方式，ROS的话题发布和订阅方式，研究如何用程序解锁一架无人机、使其进入Offboard模式、起飞悬停并降落
- 研究如何用程序发布话题，控制无人机按照航路点飞行
- 研究如何构建多机的仿真环境，如何对多机进行控制，其控制策略的选择，即集中式或分布式的多机编队控制
- 研究如何更改无人机的定位设置，将其从GPS定位改为视觉SLAM定位；并且完成单机的摄像头内容读取
- 研究如何在gazebo中载入其他场景，在场景中控制无人机飞行，并且对拍摄到的画面进行建图，完成自身定位
- 研究如何在gazebo中完成多机基于视觉的同时定位与建图，并且拼合地图，用第三方软件显示；研究多机的联合优化与协同方法
真机模块的主要内容是控制无人机的协同飞行及通信，实现的步骤有：
- 研究无人机通过MAVROS，MAVLINK与地面站的通信方法，尤其是用于SLAM的关键数据的传输
- 研究多无人机与地面站之间的、多无人机之间的数据传输
- 研究多无人机之间的可变基线控制技术，如何设计一个详细的算法控制基线距离
- ROS和PX4的使用：ROS（Robotics Operating System）作为最完善的开源机器人操作系统，通过其MAVROS发布和订阅的话题机制，能够和PX4软件建立起通信，进而控制无人机；ROS可以管理各种功能包，而SLAM的实现正需要借助大量的功能包，无人机的控制也需要功能包中的具体程序；ROS中的gazebo为算法和控制方法提供了一个很好的仿真平台。
- 多终端的同时定位与建图：要获得最终的场景地图和各终端的定位信息，必须有一套能够根据各个终端不同的视觉数据信息、各自构建的地图进行重叠检测、局部剔除与增强，进而才能获得完整的拼合后的地图以及各终端的具体位置。
- 多无人机协作的框架和信息传递：多无人机完成协作任务必须基于一个具体的框架，该框架需要分配各机在任务中的工作，需要制定各机与地面站的通信方法、各机传输数据的内容；由于多机同时图传对带宽的占用较大，可以协调传输或在各机上做一定处理后传输，传输的内容可以是关键帧、建立的地图点等数据。
- 真机的实验：最终的实验需要使用真机完成，因此必须掌握真机的操作、与地面站之间的通信方法、使用ROS功能包中的SLAM程序的方法，进而完成真机飞行中各机图像的采集、处理，各机的定位和地图的构建。
2022/1/15-2021/1/31：学习SLAM算法，了解其基本原理
2022/1/31-2022/2/14：跑通无人机上的SLAM代码，能够使用无人机建图
2022/2/14-2022/2/28：详细学习OpenCV的成员函数
2022/3/1-2022/3/21：研究掌握拼接地图的策略和方法
2022/3/21-2022/4/7：研究多机SLAM，并且引入地图拼接
2022/4/7-2022/5/1：整合代码，真机实验
2022/5/1-2022/6/1：论文撰写，准备答辩
剩余6周安排；
- week1 完成ORB的代码
- week2 自己写地图拼，做普通场景的测试
- week3 融合，仿真
- week4 上机
- week5 论文