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GPS/Visual/INS多传感器融合导航算法的研究

致谢第5-7页
摘要第7-8页
Abstract第8页
第一章 绪论第13-22页
    1.1 课题研究背景与意义第13-16页
        1.1.1 多传感器融合导航算法的研究背景第13-15页
        1.1.2 课题的研究目的及意义第15-16页
    1.2 导航定位算法的研究现状第16-18页
        1.2.1 GPS/INS组合导航算法的研究现状第16-17页
        1.2.2 视觉(Visual) SLAM技术的研究现状第17-18页
    1.3 本文研究内容及章节安排第18-22页
        1.3.1 论文研究主要内容第18-20页
        1.3.2 本文章节安排第20-22页
第二章 视觉导航定位系统第22-36页
    2.1 视觉基础知识第22-28页
        2.1.1 导航系统参考坐标系定义第22-24页
        2.1.2 相机线性模型第24页
        2.1.3 李群与李代数第24-27页
        2.1.4 图像金字塔第27-28页
    2.2 特征匹配与姿态跟踪第28-33页
        2.2.1 特征点的检测第28-31页
        2.2.2 姿态解算第31-33页
    2.3 立体几何与点云图(Map Point)第33-34页
        2.3.1 点云图的意义第33页
        2.3.2 极线约束与立体几何原理第33-34页
        2.3.3 三角化与点云图建立第34页
    2.4 本章小结第34-36页
第三章 Visual/INS融合导航算法第36-53页
    3.1 运动学模型基础理论第36-38页
        3.1.1 状态变量定义与多传感器异步处理第36-37页
        3.1.2 四元数与旋转矩阵第37-38页
    3.2 IMU运动学传播方程模型第38-42页
        3.2.1 运动学基本方程的建立第38-40页
        3.2.2 两幅图像帧间运动学传播方程及其线性化第40-42页
    3.3 Visual/INS融合导航系统优化算法第42-52页
        3.3.1 视觉SLAM系统的最小二乘估计问题第42-46页
        3.3.2 Visual/NS融合导航算法优化目标泛函第46-47页
        3.3.3 运动学残差方程及其Jacobian矩阵第47-51页
        3.3.4 视觉残差方程及其雅克比矩阵第51-52页
    3.4 本章小结第52-53页
第四章 GPS异常状态下GPS/Visual/INS融合导航算法第53-67页
    4.1 GPS精度因子数学模型第53-55页
        4.1.1 GPS定位原理第53页
        4.1.2 GPS定位误差第53页
        4.1.3 GPS定位精度建模第53-55页
    4.2 GPS异常状态检测第55-57页
        4.2.1 连续长时间状态异常第55-56页
        4.2.2 频繁跳变频数第56-57页
        4.2.3 GPS失锁检测第57页
    4.3 GPS异常状态下的多传感器融合算法第57-65页
        4.3.1 多传感器导航定位的基本原理及框图第57-58页
        4.3.2 GPS/Visual/INS多传感器融合导航算法第58-62页
        4.3.3 多传感器融合的图优化过程第62-65页
    4.4 本章小结第65-67页
第五章 GPS/Visual/INS融合导航算法的实验验证第67-84页
    5.1 实验平台搭建及传感器标定第67-71页
        5.1.1 实验平台搭建及坐标轴定义第67页
        5.1.2 传感器型号及参数第67-69页
        5.1.3 传感器参数标定第69-71页
    5.2 GPS/Visual/INS融合导航算法实验验证第71-80页
        5.2.1 与Visual/INS组合导航系统的实验对比第71-73页
        5.2.2 与GPS/NS组合导航的实验对比第73-78页
        5.2.3 与磁罗盘偏航角的实验对比结果第78-80页
    5.3 复杂环境下GPS/Visual/INS融合算法的实验验证第80-83页
        5.3.1 实验方案设计第80-81页
        5.3.2 街道复杂环境下GPS/Visual/INS实验效果第81-83页
    5.4 本章小结第83-84页
第六章 总结与展望第84-86页
    6.1 全文总结第84-85页
    6.2 课题展望第85-86页
参考文献第86-91页

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