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基于visual SLAM算法的四旋翼无人机室内定位研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-17页
    1.1 课题研究的背景、目的和意义第8-9页
        1.1.1 课题研究的背景第8页
        1.1.2 课题研究的目的和意义第8-9页
    1.2 国内外在该方向的研究现状及分析第9-15页
        1.2.1 基于滤波器的贝叶斯算法第10-12页
        1.2.2 基于优化的算法第12-15页
    1.3 本课题主要研究内容第15-17页
第2章 Xtion Pro Live相机标定算法第17-28页
    2.1 引言第17页
    2.2 Xtion pro live相机简介第17-20页
    2.3 Xtion pro live相机成像模型第20-22页
    2.4 标定和畸变校正方法第22-26页
    2.5 误差和畸变补偿实验第26-27页
    2.6 本章小结第27-28页
第3章 基于ORB特征的前端特征提取与关键帧提取第28-42页
    3.1 引言第28页
    3.2 ORB特征简述第28-30页
    3.3 特征匹配方法第30-34页
    3.4 融合IMU进行位置估算第34-39页
        3.4.1 IMU状态模型第34-37页
        3.4.2 IMU观测和噪声模型第37-39页
    3.5 与传统方法对比实验第39-40页
    3.6 本章小结第40-42页
第4章 基于李群代数的优化方法第42-49页
    4.1 引言第42页
    4.2 传统Bundle Adjustment方法第42-43页
    4.3 优化的Bundle Adjustment方法第43-45页
    4.4 算法验证实验第45-48页
    4.5 本章小结第48-49页
第5章 无人机室内定位实验第49-62页
    5.1 引言第49页
    5.2 实验硬件第49-51页
    5.3 实验软件第51-53页
    5.4 数据集测试实验第53-57页
    5.5 无人机室内实际测试第57-60页
        5.5.1 无人机定距直线飞行实验第58-59页
        5.5.2 无人机随机飞行实验第59-60页
    5.6 本章小结第60-62页
结论第62-63页
参考文献第63-67页
攻读学位期间发表的学术论文第67-69页
致谢第69页

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