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基于直接法的机器人半稠密地图构建研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 课题来源及背景意义第9-10页
        1.1.1 课题来源第9页
        1.1.2 课题背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状及分析第10-17页
        1.2.1 基于单目的地图构建算法国外研究现状第10-16页
        1.2.2 基于单目的地图构建算法国内研究现状第16-17页
    1.3 国内外研究现状总结分析第17页
    1.4 本论文主要研究内容第17-19页
第2章 基于直接法的跟踪和深度估计研究第19-40页
    2.1 引言第19页
    2.2 基于直接法的SLAM算法流程与初始化第19-21页
        2.2.1 基于直接法的SLAM算法流程第19-20页
        2.2.2 基于特征点法的SLAM初始化第20-21页
    2.3 基于直接法的跟踪算法研究第21-30页
        2.3.1 广角相机的畸变校正研究第21-23页
        2.3.2 恒速运动模型预测相机位置研究第23-24页
        2.3.3 基于直接法的相机跟踪研究第24-30页
    2.4 基于深度滤波的深度估计研究第30-35页
        2.4.1 关键帧的创建研究第30-31页
        2.4.2 基于深度滤波的深度预测研究第31-32页
        2.4.3 基于深度滤波的深度更新研究第32-35页
    2.5 TUM数据集上实验研究第35-39页
        2.5.1 像素梯度阈值对算法性能影响实验分析第36-37页
        2.5.2 恒速运动模型的有效性实验第37页
        2.5.3 跟踪和深度估计算法的时间代价实验第37-39页
    2.6 本章小结第39-40页
第3章 基于Sim(3)的闭环检测与地图优化研究第40-49页
    3.1 引言第40页
    3.2 基于Sim(3)的关键帧之间位姿估计研究第40-43页
    3.3 基于Sim(3)的闭环检测与地图优化研究第43-45页
        3.3.1 基于Sim(3)的闭环检测研究第43-44页
        3.3.2 基于Sim(3)的地图优化研究第44-45页
    3.4 TUM数据集上实验研究第45-48页
        3.4.1 闭环检测对位姿估计的性能影响分析第45-46页
        3.4.2 在大场景环境下Sim(3)地图优化实验第46-47页
        3.4.3 闭环检测的时间代价实验第47-48页
    3.5 本章小结第48-49页
第4章 基于直接法的SLAM算法实验研究第49-61页
    4.1 引言第49页
    4.2 相机标定实验第49-51页
    4.3 基于直接法的SLAM算法室内实验第51-56页
        4.3.1 室内简单环境下三维重构实验第51-54页
        4.3.2 室内复杂环境下实验第54-55页
        4.3.3 室内地形重构实验第55-56页
    4.4 基于直接法的SLAM算法室外实验第56-60页
        4.4.1 室外大场景下的地图构建实验第56-58页
        4.4.2 室外地形重构实验第58-60页
    4.5 本章小结第60-61页
结论第61-62页
参考文献第62-66页
附录A第66-69页
附录B第69-71页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第71-73页
致谢第73页

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