| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-14页 |
| 1.2.1 室内三维建模方法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 三维模型体素化研究现状 | 第12页 |
| 1.2.3 无人机路径规划研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.4 最短路径寻找算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容与组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 服务于无人机室内导航的三维数据表达 | 第15-25页 |
| 2.1 室内空间 | 第15页 |
| 2.2 室内空间导航语义结构 | 第15-17页 |
| 2.2.1 室内空间导航要素分类 | 第16页 |
| 2.2.2 室内空间导航语义结构 | 第16-17页 |
| 2.3 建筑物室内空间三维建模 | 第17-21页 |
| 2.3.1 建筑物室内空间建模的方法 | 第17页 |
| 2.3.2 数据获取 | 第17-18页 |
| 2.3.3 构建三维建筑物几何模型 | 第18-20页 |
| 2.3.4 模型点的坐标转换 | 第20-21页 |
| 2.4 基于CityGML和IndoorGML的室内建筑模型表达 | 第21-23页 |
| 2.4.1 CityGML简介 | 第21-22页 |
| 2.4.2 IndoorGML简介 | 第22-23页 |
| 2.4.3 室内模型的表达 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 无人机室内导航可飞行区域的提取与分析 | 第25-35页 |
| 3.1 三维模型体素化 | 第25-26页 |
| 3.1.1 3ds文件格式 | 第25-26页 |
| 3.1.2 体素及体素化的基本概念 | 第26页 |
| 3.2 基于八叉树的三维模型体素化 | 第26-29页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于八叉树空间剖分 | 第27页 |
| 3.2.3 八叉树的编码 | 第27-28页 |
| 3.2.4 八叉树节点分类 | 第28页 |
| 3.2.5 算法实现 | 第28-29页 |
| 3.3 基于OctoMap的无人机室内可飞行区域分析 | 第29-33页 |
| 3.3.1 OctoMap简介 | 第29-30页 |
| 3.3.2 OctoMap构图基本原理 | 第30-31页 |
| 3.3.3 基于OctoMap表达三维模型 | 第31-32页 |
| 3.3.4 可飞行区域分析 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 无人机室内三维路径规划方法 | 第35-49页 |
| 4.1 三维路径规划方法简介 | 第35-37页 |
| 4.1.1 方法简介 | 第35-36页 |
| 4.1.2 数据模型 | 第36-37页 |
| 4.2 基于注入填充算法的语义标识 | 第37-38页 |
| 4.2.1 注入填充算法 | 第37页 |
| 4.2.2 语义标识 | 第37-38页 |
| 4.3 基于分水岭变换的体素集生成 | 第38-41页 |
| 4.3.1 距离变换 | 第38-39页 |
| 4.3.2 分水岭变换算法 | 第39-40页 |
| 4.3.3 体素集生成 | 第40-41页 |
| 4.4 基于A~*算法的路径规划 | 第41-43页 |
| 4.4.1 A~*算法 | 第41-42页 |
| 4.4.2 生成连通图 | 第42-43页 |
| 4.4.3 路径规划 | 第43页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第43-47页 |
| 4.5.1 开发环境 | 第44-45页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第45-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 工作总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 作者简历 | 第59页 |