| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题来源及背景 | 第12-13页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第12页 |
| 1.1.2 论文背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及研究方法 | 第14-15页 |
| 1.4 论文方案 | 第15-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 捷联惯性导航原理 | 第18-27页 |
| 2.1 捷联惯性导航原理 | 第18-23页 |
| 2.1.1 导航坐标系 | 第18-19页 |
| 2.1.2 姿态矩阵转换 | 第19-23页 |
| 2.1.3 惯性导航算法 | 第23页 |
| 2.2 实验结果及分析 | 第23-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于视觉信息的捷联惯性导航低频补偿方法 | 第27-41页 |
| 3.1 轨道沉降检测中位移方向求解 | 第27-29页 |
| 3.2 轨道沉降检测中位移大小求解 | 第29-40页 |
| 3.2.1 特征提取 | 第29-34页 |
| 3.2.2 特征匹配 | 第34-35页 |
| 3.2.3 特征点提纯 | 第35-37页 |
| 3.2.4 基于L-M算法的投影矩阵参数二次优化 | 第37-40页 |
| 3.2.5 位移大小求解 | 第40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 轨道沉降检测系统中的多传感器联合定标 | 第41-56页 |
| 4.1 摄像机定标 | 第41-45页 |
| 4.1.1 单目摄像机定标 | 第41-42页 |
| 4.1.2 线性摄像机定标 | 第42-44页 |
| 4.1.3 立体视觉摄像机定标 | 第44-45页 |
| 4.2 机器人手眼定标 | 第45-46页 |
| 4.3 惯性及视觉传感器定标 | 第46-55页 |
| 4.3.1 惯性及视觉传感器之间旋转关系的求解 | 第47页 |
| 4.3.2 三轴欧拉角估计算法 | 第47-48页 |
| 4.3.3 视觉与惯性传感器之间的空间变换 | 第48-49页 |
| 4.3.4 惯性测量单元与倾角仪旋转关系定标方法 | 第49-50页 |
| 4.3.5 摄像机与惯性测量单元旋转关系的优化 | 第50-54页 |
| 4.3.6 惯性及视觉传感器之间平移关系的求解 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于扩展Kalman的长距离轨道沉降检测误差校正 | 第56-62页 |
| 5.1 线性卡尔曼滤波 | 第57-58页 |
| 5.2 扩展卡尔曼滤波 | 第58-59页 |
| 5.3 基于扩展卡尔曼滤波轨道沉降检测 | 第59-61页 |
| 5.3.1 系统状态方程 | 第60页 |
| 5.3.2 量测方程 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 轨道沉降检测系统实验设计及分析 | 第62-76页 |
| 6.1 实验目的 | 第62页 |
| 6.2 实验硬件系统 | 第62-64页 |
| 6.2.1 惯性传感器 | 第63页 |
| 6.2.2 工业摄像机 | 第63-64页 |
| 6.3 实验软件系统 | 第64-65页 |
| 6.4 实验方法 | 第65-67页 |
| 6.5 实验结果分析 | 第67-75页 |
| 6.5.1 基于视觉的惯性导航方法低频补偿实验结果 | 第68-70页 |
| 6.5.2 轨道沉降检测系统中的多传感器联合定标实验结果 | 第70-72页 |
| 6.5.3 长距离误差校正实验结果 | 第72-75页 |
| 6.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第七章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 7.1 总结 | 第76-77页 |
| 7.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
