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移动机器人视觉同时定位与地图构建关键算法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-32页
   ·引言第12-13页
   ·自主移动机器人与视觉导航概述第13-16页
   ·移动机器人视觉 SLAM 概述第16-21页
     ·SLAM 问题的本质第16-17页
     ·视觉 SLAM、难点及其概率模型第17-21页
   ·视觉 SLAM 的关键问题及研究现状第21-28页
     ·视觉闭环探测及现状分析第21-26页
     ·关键帧探测及现状分析第26-27页
     ·运动模糊鲁棒性及现状分析第27-28页
   ·本课题研究的意义第28-29页
   ·本文的主要研究工作第29-32页
第二章 针对稠密环境地图的视觉闭环探测第32-46页
   ·引言第32-34页
   ·基于场景互信息量的视觉闭环探测第34-38页
     ·移动机器人视觉 SLAM 及闭环探测模型第34页
     ·场景的相似性测量第34-35页
     ·视觉闭环的滤波概率估计第35-38页
     ·闭环位置的收敛第38页
   ·实验验证与分析第38-45页
     ·实验环境及数据集第38-39页
     ·场景相似性测量方法的有效性验证实验第39-41页
     ·闭环探测性能分析实验第41-43页
     ·闭环探测过程的效果展示第43页
     ·闭环探测方法的效果对比实验第43-44页
     ·闭环探测方法的计算效率对比实验第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第三章 大规模环境地图中高实时性候选闭环选择第46-60页
   ·引言第46-47页
   ·图像描述符、相似性计算及闭环探测第47-51页
     ·图像描述符第47-48页
     ·图像的相似性测量与视觉闭环探测第48-51页
     ·闭环探测方法的复杂性分析第51页
   ·实验验证与分析第51-58页
     ·实验环境及数据集第51-52页
     ·图像的尺度选择及其相似性测量的有效性验证实验第52-55页
     ·图像相似性测量的鲁棒性分析实验第55-56页
     ·方法性能的评估实验:候选闭环选择、视觉闭环探测第56-58页
   ·本章小结第58-60页
第四章 大规模环境地图中高准确度可扩展性闭环探测第60-82页
   ·引言第60-61页
   ·图像描述符、图像相似性测量及闭环探测第61-68页
     ·局部特征点探测与特征描述符第61-63页
     ·图像描述符及图像相似性测量第63-64页
     ·特征管理与视觉闭环探测第64-67页
     ·方法的复杂性分析第67-68页
   ·实验验证与分析第68-80页
     ·实验平台及实验数据集第69-70页
     ·图像相似性测量的效果分析实验第70-72页
     ·闭环探测性能分析实验第72-80页
   ·本章小结第80-82页
第五章 视觉 SLAM 的运动模糊鲁棒性增强第82-100页
   ·引言第82-84页
   ·运动模糊对视觉 SLAM 的影响第84-85页
     ·对特征提取影响的分析第84页
     ·对闭环探测影响的分析第84-85页
   ·视觉 SLAM 中在线运动模糊异常探测器设计第85-90页
     ·仿人机器人上图像的运动模糊规律分析第85-86页
     ·图像的运动模糊特征度量方法设计第86-89页
     ·基于运动模糊特征的无监督异常探测方法和框架设计第89-90页
   ·实验验证与分析第90-98页
     ·实验平台、实验环境及数据集第90-91页
     ·运动模糊特征度量的有效性验证实验第91-92页
     ·探测器性能分析实验第92-93页
     ·探测结果分析第93-95页
     ·探测器的实时性测试与分析实验第95-96页
     ·运动模糊特征度量方法的效果对比实验第96-97页
     ·探测器对视觉 SLAM 的功效验证实验第97-98页
   ·本章小结第98-100页
结论与展望第100-103页
参考文献第103-114页
攻读博士学位期间取得的研究成果第114-116页
致谢第116-117页
附件第117页

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