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基于多核ARM嵌入式平台的全向视觉感知系统的任务书
一、课题背景
全向视觉感知技术是智能机器人领域中非常重要的技术之一，它可以使机器人更加灵活的适应环境，更加精准地获取环境信息，从而更好地完成任务。而嵌入式系统已经成为智能机器人的重要组成部分，它具有功耗低、体积小、可靠性高等优点，非常适合应用于智能机器人中。基于多核ARM嵌入式平台实现全向视觉感知系统是一种有效的手段，因为多核ARM嵌入式平台可以提供更高的计算能力，同时还能保持嵌入式系统的优良特性。
二、任务目标
本次任务的主要目标是基于多核ARM嵌入式平台实现全向视觉感知系统，为智能机器人提供更强大的感知能力。具体包括以下几个方面：
1.实现多种全向视觉感知算法：Hough变换、SIFT算法、SURF算法、ORB算法等。
2.优化算法实现，提高算法运行效率。
3.设计系统架构，搭建多核ARM嵌入式平台。
4.编写驱动程序，实现对摄像头的控制。
5.将算法与系统进行集成，实现全向视觉感知系统的功能。
三、任务计划
1.第一周：研究全向视觉感知技术，学习Hough变换算法以及SIFT算法的原理和实现方法。
2.第二周：学习ORB算法和SURF算法的原理和实现方法，分析不同算法的特点和优化方法。
3.第三周：研究多核ARM嵌入式平台架构，了解不同核心之间的通信方式，设计系统架构。
4.第四周：学习摄像头的控制原理和驱动程序开发，编写驱动程序。
5.第五周：基于多核ARM嵌入式平台实现Hough变换算法，并进行优化。
6.第六周：基于多核ARM嵌入式平台实现SIFT算法，并进行优化。
7.第七周：基于多核ARM嵌入式平台实现ORB算法，并进行优化。
8.第八周：基于多核ARM嵌入式平台实现SURF算法，并进行优化。
9.第九周：将算法与系统进行集成，实现全向视觉感知系统的功能。
10.第十周：系统测试和性能优化。
四、任务要求
1.熟练掌握算法原理和实现方法，具有较强的编程能力。
2.了解ARM嵌入式平台的架构和开发环境，具有一定嵌入式系统开发经验。
3.能够独立完成系统设计和开发，具有较强的代码调试和问题排查能力。
4.能够合理分配任务时间，保证任务按时完成。
五、参考文献
1.谢某金,李培坤,彭珊珊,等.全向视觉技术综述[J].应用科技,2019,46(02):113-116.
2.LoweDG.Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures[R].Ieee,1999:1150-1157.
3.BayH,EssA,TuytelaarsT,etal.Speeded-uprobustfeatures(SURF)[C]//ComputerVision-ECCV2006.SpringerBerlinHeidelberg,2006:404-417.
4.RubleeE,RabaudV,KonoligeK,etal.ORB:anefficientalternativetoSIFTorSURF[C]//ComputerVision(ICCV),2011IEEEInternationalConferenceon.IEEE,2011:2564-2571.
5.OpenCV官方文档。