| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题的背景与意义 | 第8-11页 |
| 1.2 视觉姿态测量方法 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.4 课题研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 第2章 用于姿态测量的单目多角度空间点坐标测量方法 | 第18-34页 |
| 2.1 单目视觉姿态测量 | 第18-21页 |
| 2.1.1 摄像机小孔成像模型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 位姿解算算法 | 第19-21页 |
| 2.2 单摄像机多角度标识点坐标测量模型 | 第21-29页 |
| 2.2.1 多角度转动模型 | 第21-23页 |
| 2.2.2 非正交转台运动模型 | 第23-29页 |
| 2.3 单目位姿测量实验系统 | 第29-33页 |
| 2.3.1 转轴标定 | 第31-32页 |
| 2.3.2 单目多角度空间点坐标测量实验 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于误差传播的LED标识点坐标优选方法 | 第34-46页 |
| 3.1 误差传播模型 | 第34-39页 |
| 3.2 实验验证 | 第39-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于神经网络的LED标识点坐标优选方法 | 第46-62页 |
| 4.1 神经网络原理 | 第46-49页 |
| 4.2 极限学习机 | 第49-52页 |
| 4.3 实验验证 | 第52-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |