基于计算机视觉的无人飞行器位姿估计方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外相关研究综述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状分析 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状分析 | 第13-14页 |
| 1.3 问题的总结与分析 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 基于视觉的位姿估计方法基础理论 | 第17-31页 |
| 2.1 位姿表示方法 | 第17-20页 |
| 2.1.1 变换矩阵 | 第17-18页 |
| 2.1.2 旋转向量 | 第18-19页 |
| 2.1.3 欧拉角 | 第19页 |
| 2.1.4 四元数 | 第19-20页 |
| 2.2 图像特征的提取与匹配 | 第20-25页 |
| 2.2.1 图像特征的需求分析 | 第20-21页 |
| 2.2.2 图像特征的提取 | 第21-23页 |
| 2.2.3 图像特征的匹配 | 第23-25页 |
| 2.3 基于视觉的位姿估计方法 | 第25-30页 |
| 2.3.1 针孔成像模型 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于特征点的位姿估计方法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 基于直接法的位姿估计方法 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于光流跟踪的初始位姿估计方法 | 第31-44页 |
| 3.1 单应矩阵与基础矩阵估计模型 | 第31-33页 |
| 3.2 现有的单目视觉初始位姿估计方法 | 第33-35页 |
| 3.2.1 基于光流跟踪和单应矩阵估计方法 | 第33-34页 |
| 3.2.2 基于ORB和双几何模型估计方法 | 第34-35页 |
| 3.3 基于光流跟踪和双几何模型估计方法 | 第35-38页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第38-43页 |
| 3.4.1 数据集说明 | 第38页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第38-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 视觉与惯性融合的位姿估计方法 | 第44-58页 |
| 4.1 惯性测量单元预积分模型 | 第44-46页 |
| 4.2 视觉与惯性融合的位姿估计方法 | 第46-51页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第51-57页 |
| 4.3.1 数据集说明 | 第51页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第51-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
