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基于单目视觉的四旋翼无人机SLAM研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 国外研究现状第12-14页
        1.2.2 国内研究现状第14-15页
        1.2.3 单目视觉四旋翼无人机SLAM的关键问题第15页
    1.3 主要研究内容及组织结构第15-19页
        1.3.1 论文研究内容第15-16页
        1.3.2 论文章节安排第16-19页
第2章 单目视觉SLAM的地图路标及滤波算法第19-31页
    2.1 SLAM问题描述第19-21页
    2.2 SLAM研究难点分析第21-22页
    2.3 单目视觉SLAM路标研究第22-27页
        2.3.1 地图路标的表示第22页
        2.3.2 地图路标的提取第22-25页
        2.3.3 地图路标的匹配方法第25-27页
        2.3.4 地图路标的参数化和初始化第27页
    2.4 扩展卡尔曼(EKF)算法第27-30页
        2.4.1 系统状态表示第27页
        2.4.2 基于贝叶斯理论的Kalman滤波推导第27-29页
        2.4.3 预测阶段第29页
        2.4.4 更新阶段第29-30页
        2.4.5 滤波结果与仿真分析第30页
    2.5 本章小结第30-31页
第3章 无人机单目视觉SLAM方法的研究第31-45页
    3.1 单目视觉SLAM系统的坐标变换第31-34页
        3.1.1 图像坐标系第31页
        3.1.2 成像平面坐标系第31-32页
        3.1.3 摄像机坐标系第32-33页
        3.1.4 世界坐标系第33-34页
    3.2 基于EKF的单目视觉SLAM第34-38页
        3.2.1 地图初始化第34-36页
        3.2.2 机器人移动第36页
        3.2.3 地图更新第36-37页
        3.2.4 地图管理第37-38页
        3.2.5 检测新路标第38页
    3.3 基于RANSAC与EKF的单目视觉SLAM第38-40页
    3.4 基于PTAM的单目视觉SLAM方法第40-44页
        3.4.1 地图的表示第40页
        3.4.2 追踪系统第40-41页
        3.4.3 地图构建第41-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第4章 基于ROS的四旋翼无人机系统设计第45-59页
    4.1 四旋翼无人机的系统架构设计第45-47页
        4.1.1 四旋翼无人机传感器第45-46页
        4.1.2 四旋翼无人机驱动模块第46-47页
    4.2 四旋翼无人机数据传输第47-49页
        4.2.1 数据链路第47-48页
        4.2.2 数据传输延迟第48-49页
    4.3 四旋翼无人机地面站系统设计第49-51页
        4.3.1 ROS操作系统第49-50页
        4.3.2 飞行控制器设计第50-51页
    4.4 四旋翼无人机模型的建立第51-55页
        4.4.1 坐标系转换及状态空间的建立第51-52页
        4.4.2 四旋翼无人机的运动模型第52-53页
        4.4.3 状态预测模型第53-54页
        4.4.4 状态观测模型第54-55页
    4.5 实验结果及分析第55-57页
    4.6 本章小结第57-59页
第5章 四旋翼无人机单目视觉SLAM飞行实验及分析第59-71页
    5.1 摄像头的标定第60-61页
    5.2 目标检测与识别第61-64页
        5.2.1 场地扫地机器人的识别第61-62页
        5.2.2 场地多扫地机器人的辨别第62-64页
    5.3 四旋翼无人机的实际飞行实验第64-70页
        5.3.1 系统鲁棒性实验第64-67页
        5.3.2 IARC实验结果及分析第67-70页
    5.4 本章小结第70-71页
第6章 总结与展望第71-73页
    6.1 总结第71-72页
    6.2 展望第72-73页
参考文献第73-77页
致谢第77-79页
作者简介第79页

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