| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第1章 引言 | 第12-26页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 视觉惯性里程计的发展现状 | 第14-23页 |
| 1.2.1 视觉里程计和惯性导航的发展和现状 | 第15-20页 |
| 1.2.2 视觉惯性里程计后端的发展与现状 | 第20-21页 |
| 1.2.3 典型的视觉惯性里程计 | 第21-22页 |
| 1.2.4 视觉惯性里程计的行业应用 | 第22-23页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第23-26页 |
| 第2章 视觉惯性里程计数学模型 | 第26-38页 |
| 2.1 坐标系定义及其欧几里得变换 | 第26-30页 |
| 2.1.1 地理参考坐标系 | 第26-27页 |
| 2.1.2 传感器坐标系 | 第27-28页 |
| 2.1.3 坐标系欧几里得空间变换 | 第28-30页 |
| 2.2 刚体运动的数学描述 | 第30-32页 |
| 2.3 传感器模型与标定 | 第32-37页 |
| 2.3.1 小孔相机模型 | 第32-35页 |
| 2.3.2 双目立体视觉模型 | 第35页 |
| 2.3.3 镜头畸变的校正 | 第35-36页 |
| 2.3.4 IMU模型 | 第36-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 双目视觉多位姿测量技术与惯性导航系统 | 第38-76页 |
| 3.1 视觉位姿测量原理 | 第38-42页 |
| 3.1.1 对极几何基础 | 第38-39页 |
| 3.1.2 基础矩阵与本征矩阵 | 第39-40页 |
| 3.1.3 视觉位姿测量工作流程 | 第40-42页 |
| 3.2 捷联惯导系统与IMU预积分 | 第42-46页 |
| 3.2.1 捷联惯导的力学编排 | 第42-44页 |
| 3.2.2 惯导微分方程求解 | 第44-45页 |
| 3.2.3 IMU预积分 | 第45-46页 |
| 3.3 图像特征检测与描述 | 第46-51页 |
| 3.3.1 图像特征检测与描述算子概述 | 第46-48页 |
| 3.3.2 特征检测与描述的评价指标 | 第48-51页 |
| 3.4 双目视觉里程计的图像特征匹配 | 第51-54页 |
| 3.4.1 立体视觉的图像特征匹配 | 第51-52页 |
| 3.4.2 IMU辅助图像序列特征匹配 | 第52-53页 |
| 3.4.3 图像匹配的一致性互校验 | 第53-54页 |
| 3.5 双目视觉位姿测量算法 | 第54-61页 |
| 3.5.1 双目视觉多位姿测量的工作模式 | 第54-56页 |
| 3.5.2 双目视觉多位姿信息的冗余结构 | 第56-61页 |
| 3.6 陆标点三角化 | 第61-63页 |
| 3.6.1 陆标点三角化测量算法 | 第61-62页 |
| 3.6.2 双目视觉的三角化测量 | 第62-63页 |
| 3.7 异值对应点剔除 | 第63-65页 |
| 3.7.1 随机采样一致性校验 | 第63-64页 |
| 3.7.2 立体视觉1点RANSAC | 第64-65页 |
| 3.7.3 IMU辅助2点RANSAC | 第65页 |
| 3.8 前端性能测试 | 第65-75页 |
| 3.8.1 特征检测与描述算子精度和查全率测试 | 第66-70页 |
| 3.8.2 特征检测算子重复性测试 | 第70-71页 |
| 3.8.3 特征检测与描述算子实时性测试 | 第71-73页 |
| 3.8.4 IMU辅助特征匹配与IMU辅助自适应RANSAC实时性测试 | 第73-75页 |
| 3.9 本章小结 | 第75-76页 |
| 第4章 基于关键帧的视觉和惯性多位姿信息最优估计 | 第76-102页 |
| 4.1 双目视觉惯性里程计后端最大后验估计 | 第76-81页 |
| 4.1.1 状态变量和观测方程 | 第76-77页 |
| 4.1.2 视觉惯性里程计后端的最大后验估计问题 | 第77-78页 |
| 4.1.3 最大后验估计的因子图 | 第78-79页 |
| 4.1.4 最大后验估计问题非线性最小二乘求解 | 第79-81页 |
| 4.2 多位姿信息的视觉里程计的优化模型 | 第81-82页 |
| 4.2.1 多视觉位姿信息的光束法平差 | 第81-82页 |
| 4.2.2 多视觉位姿信息的最大后验估计目标函数 | 第82页 |
| 4.3 惯性导航的优化模型 | 第82-90页 |
| 4.3.1 惯性导航的目标函数 | 第82-87页 |
| 4.3.2 后端惯性导航的非线性最小二乘求解 | 第87-90页 |
| 4.4 滑动窗口平滑估计器 | 第90-98页 |
| 4.4.1 滑动窗口平滑估计器原理 | 第90-91页 |
| 4.4.2 关键帧选取 | 第91-93页 |
| 4.4.3 Hessian矩阵的稀疏性和平滑估计器的边缘化 | 第93-98页 |
| 4.4.4 滑动平滑估计器的一致性 | 第98页 |
| 4.5 双目视觉惯性里程计数据集测试 | 第98-100页 |
| 4.6 本章小结 | 第100-102页 |
| 第5章 多位姿信息融合的双目视觉惯性里程计试验验证 | 第102-116页 |
| 5.1 双目视觉惯性里程计室内条件测试 | 第102-104页 |
| 5.2 双目视觉惯性里程计试验系统 | 第104-108页 |
| 5.2.1 双目视觉里程计系统实现 | 第104页 |
| 5.2.2 传感器标定 | 第104-107页 |
| 5.2.3 双目视觉惯性里程计试验系统组成 | 第107-108页 |
| 5.3 双目视觉里程计系统试验过程 | 第108-109页 |
| 5.4 双目视觉惯性里程计试验结果 | 第109-114页 |
| 5.5 本章小结 | 第114-116页 |
| 第6章 总结与展望 | 第116-122页 |
| 6.1 总结 | 第116-119页 |
| 6.2 不足与展望 | 第119-122页 |
| 参考文献 | 第122-130页 |
| 致谢 | 第130-132页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第132页 |
