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全景移动机器人SLAM关键技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-20页
   ·引言第12页
   ·全景移动机器人介绍第12-13页
   ·同时定位与地图创建问题第13-15页
     ·环境地图表达问题第13-14页
     ·数据关联问题第14页
     ·不确定性问题第14页
     ·超多维问题第14-15页
   ·基于视觉传感器的SLAM研究第15-18页
     ·视觉SLAM的研究进展第15-16页
     ·全景SLAM的研究意义与难点问题第16-18页
   ·本文研究课题与组织结构第18-20页
     ·本文的研究内容第18页
     ·本文的组织结构第18-20页
第2章 SLAM问题研究及算法实现第20-32页
   ·SLAM问题描述第20-22页
   ·SLAM问题实现常用方法第22-25页
     ·基于EKF的SLAM方法第22-24页
     ·基于粒子滤波的SLAM方法第24页
     ·基于稀疏扩展信息滤波的SLAM方法第24-25页
   ·SLAM的运动模型和观测模型第25-27页
     ·运动模型第25-26页
     ·观测模型第26-27页
   ·EKF-SLAM算法仿真及结果分析第27-30页
     ·仿真模型建模第27-28页
     ·仿真实验第28-30页
     ·结果分析第30页
   ·本章小结第30-32页
第3章 全景图像特征提取与匹配第32-48页
   ·移动机器人全景视觉介绍第32-35页
     ·全景视觉硬件结构第32-33页
     ·单一视点性质第33-35页
   ·全景图像特征提取常用方法第35-37页
   ·全景图像的SIFT特征提取第37-42页
     ·多尺度极值点检测第37-39页
     ·关键点精确定位第39-40页
     ·关键点主方向计算第40-41页
     ·特征点描述子生成第41-42页
   ·SIFT特征匹配第42-43页
     ·匹配子介绍第42-43页
     ·最近邻NN方法第43页
   ·SIFT特征提取与匹配实验第43-47页
     ·高斯金字塔与DOG金字塔的生成第43-44页
     ·过滤低对比度与边缘处特征点结果第44-45页
     ·分配方向后的各个关键点第45页
     ·全景图像匹配结果第45页
     ·SIFT特征稳定性实验第45-47页
   ·本章小结第47-48页
第4章 全景视觉图像特征点空间信息获取第48-66页
   ·全景视觉设备参数确定第48-49页
     ·全景视觉设备几何关系分析第48-49页
     ·参数确定第49页
   ·全景视觉摄像机标定第49-55页
     ·张正友平面标定法第50-52页
     ·基于全景图的标定法第52-53页
     ·标定实验设计及分析第53-55页
   ·全景视觉成像模型第55-59页
     ·针孔摄像机模型第55-56页
     ·全景摄像机模型第56-58页
     ·全景视觉成像模型仿真第58-59页
   ·基于立体视觉的特征点三维重建第59-65页
     ·基于全景的单目立体视觉原理第59-61页
     ·三维重建实验第61-65页
   ·本章小结第65-66页
第5章 全景移动机器人SLAM系统实现及结果分析第66-86页
   ·机器人平台与实验环境介绍第66-68页
     ·全景移动机器人平台介绍第66-67页
     ·实验环境设计第67-68页
   ·全景移动机器人SLAM系统实现第68-71页
     ·模型建立第68页
     ·特征初始化及地图构建第68-69页
     ·系统不确定性分析第69-71页
     ·状态更新第71页
   ·全景移动机器人SLAM系统体系结构第71-74页
     ·系统结构第71-72页
     ·系统模块介绍第72-74页
   ·仿真实验第74-79页
     ·基于普通视觉的SLAM仿真第74-76页
     ·基于全景视觉的SLAM仿真第76-79页
     ·仿真结果分析第79页
   ·基于全景机器人实验结果及分析第79-84页
     ·基于里程计信息的定位实验第79-80页
     ·全景移动机器人SLAM系统运行实验第80-83页
     ·结果分析第83-84页
   ·本章小结第84-86页
第6章 总结与展望第86-88页
   ·总结第86页
   ·展望第86-88页
参考文献第88-92页
致谢第92-94页
攻读硕士学位期间获奖情况第94页

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