| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.3 本文的主要内容及章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 卫星定位和视觉定位/测量理论与方法 | 第22-36页 |
| 2.1 单点定位和相对定位 | 第22-28页 |
| 2.1.1 码伪距和载波伪距动态单点定位 | 第22-25页 |
| 2.1.2 静态/动态相对定位 | 第25-28页 |
| 2.2 解析摄影测量算法 | 第28-34页 |
| 2.2.1 单像空间后方交会 | 第29-32页 |
| 2.2.2 多像空间前方交会与光束法平差 | 第32-34页 |
| 2.3 视觉SLAM基本框架 | 第34-36页 |
| 第3章 GNSS在无人机摄影测量中的应用 | 第36-57页 |
| 3.1 地面控制点和相机位姿解算方法与实验 | 第36-41页 |
| 3.1.1 单像空间后方交会实验 | 第36-37页 |
| 3.1.2 多像空间前方交会实验及误差分析 | 第37-40页 |
| 3.1.3 小区域光束法平差 | 第40-41页 |
| 3.2 控制点粗差处理及验证 | 第41-50页 |
| 3.2.1 一种用于探测稀疏控制点粗差的定位定值算法 | 第41-45页 |
| 3.2.2 控制点粗差探测模拟实验 | 第45-48页 |
| 3.2.3 粗差探测在GNSS/IMU辅助空三的应用 | 第48-50页 |
| 3.3 三维重建算法与实验 | 第50-57页 |
| 3.3.1 无人机校园三维重建 | 第50-53页 |
| 3.3.2 控制点布设及三维模型精度检验 | 第53-57页 |
| 第4章 GNSS与单目相机组合的算法和实验 | 第57-76页 |
| 4.1 直接稀疏点法视觉里程计 | 第57-64页 |
| 4.1.1 单目相机标定算法与流程 | 第57-58页 |
| 4.1.2 相机标定实验 | 第58-61页 |
| 4.1.3 DSO解算流程及特点 | 第61-64页 |
| 4.2 组合导航预处理 | 第64-68页 |
| 4.2.1 数据平滑 | 第65页 |
| 4.2.2 旋转矩阵求解 | 第65-66页 |
| 4.2.3 坐标系统转换 | 第66-67页 |
| 4.2.4 坐标转换误差 | 第67-68页 |
| 4.3 滤波与组合 | 第68-76页 |
| 4.3.1 基于卡尔曼滤波的定位算法与数据处理 | 第68-70页 |
| 4.3.2 基于贝叶斯估计的GNSS与视觉导航数据融合算法 | 第70-71页 |
| 4.3.3 数据融合及误差 | 第71-76页 |
| 第5章 基于手机的GNSS与视觉里程计定位融合 | 第76-86页 |
| 5.1 手机单点定位与实验 | 第76-77页 |
| 5.2 实验数据获取与预处理 | 第77-79页 |
| 5.2.1 实验平台及坐标系 | 第77-78页 |
| 5.2.2 实验数据预处理 | 第78-79页 |
| 5.3 轨迹匹配流程及实验 | 第79-83页 |
| 5.3.1 轨迹匹配流程 | 第79-80页 |
| 5.3.2 不同时长坐标匹配实验 | 第80-83页 |
| 5.4 基于卡尔曼滤波-贝叶斯估计的位置融合 | 第83-86页 |
| 5.4.1 组合轨迹 | 第83-84页 |
| 5.4.2 定位误差 | 第84-86页 |
| 第6章 结论与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 论文总结及创新点 | 第86页 |
| 6.2 不足之处及研究展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-93页 |
| 致谢 | 第93-95页 |
| 攻读学位期间学术成果及奖励情况 | 第95-96页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第96页 |
