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 |