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激光雷达/相机组合的3D SLAM技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 研究背景与意义第10-12页
    1.2 研究现状与发展第12-17页
        1.2.1 同时定位与地图构建问题的定义第12-13页
        1.2.2 基于激光雷达的同时定位与地图构建相关研究第13-15页
        1.2.3 基于单目相机的同时定位与地图构建相关研究第15-16页
        1.2.4 基于影像和点云数据融合的同时定位与地图构建相关研究第16-17页
    1.3 研究目标第17-18页
    1.4 内容安排第18-20页
第2章 相关理论基础第20-33页
    2.1 时空基准统一第20-23页
        2.1.1 坐标系的定义第20-21页
        2.1.2 三维空间的刚体变换第21-22页
        2.1.3 多传感器时间同步技术第22-23页
    2.2 传感器模型第23-26页
        2.2.1 RGB-D相机模型第23-25页
        2.2.2 激光雷达模型第25-26页
    2.3 位姿推估模型第26-30页
        2.3.1 基于三维点云的位姿推估模型第26-28页
        2.3.2 基于图像的位姿推估模型第28-30页
    2.4 后端优化方法第30-32页
        2.4.1 扩展卡尔曼滤波第30-31页
        2.4.2 图优化第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第3章 激光雷达里程计与三维地图重构第33-47页
    3.1 系统概述第33-34页
        3.1.1 问题描述第33页
        3.1.2 系统框架第33-34页
    3.2 点云预处理第34-36页
        3.2.1 运动畸变消除第34-35页
        3.2.2 特征点云的快速提取方法第35-36页
    3.3 状态推估第36-39页
        3.3.1 GICP框架第36-37页
        3.3.2 MCGICP算法第37-38页
        3.3.3 相对运动估计第38-39页
    3.4 三维地图构建与优化第39-40页
        3.4.1 子空间分割第39-40页
        3.4.2 地图更新与位姿优化第40页
    3.5 实验与分析第40-46页
        3.5.1 实验介绍第40-41页
        3.5.2 系统性能分析第41-46页
        3.5.3 结论第46页
    3.6 本章小结第46-47页
第4章 深度信息辅助的单目视觉里程计与三维地图构建第47-60页
    4.1 系统概述第47-48页
        4.1.1 问题描述第47页
        4.1.2 系统框架第47-48页
    4.2 图像预处理第48-50页
        4.2.1 ORB角点提取第48-49页
        4.2.2 特征点的深度数据配准第49-50页
    4.3 相对运动估计第50-53页
        4.3.1 2D/3D的联合运动状态估第50-52页
        4.3.2 局部地图位姿优化第52页
        4.3.3 基于稠密深度信息的位姿确认第52-53页
        4.3.4 关键帧的创建第53页
    4.4 地图构建与优化第53-54页
        4.4.1 基于光束法平差的图优化第53-54页
        4.4.2 关键帧的剔除第54页
    4.5 实验与分析第54-59页
        4.5.1 实验介绍第54-55页
        4.5.2 系统性能分析第55-59页
        4.5.3 结论第59页
    4.6 本章小结第59-60页
第5章 激光雷达/相机组合的同时定位与地图构建第60-78页
    5.1 系统框架第60-62页
        5.1.1 问题描述第60-61页
        5.1.2 系统框架第61-62页
    5.2 激光雷达/相机的标定第62-66页
        5.2.1 RGB-D相机标定第62-65页
        5.2.2 RGB-D相机/激光雷达安置参数标定第65-66页
    5.3 特征追踪第66-68页
        5.3.1 相机图像数据处理部分第66-67页
        5.3.2 激光雷达点云数据处理部分第67-68页
    5.4 三维地图构建与优化第68-69页
        5.4.1 基于稠密地图配准的位姿优化第68-69页
        5.4.2 关键帧的剔除第69页
    5.5 回环检测第69-71页
        5.5.1 基于点云相似性和ORB词袋结合的回环检测方法第70页
        5.5.2 闭环矫正与整体优化第70-71页
    5.6 实验与分析第71-77页
        5.6.1 实验介绍第71页
        5.6.2 系统性能分析第71-76页
        5.6.3 结论第76-77页
    5.7 本章小结第77-78页
第6章 总结与展望第78-80页
    6.1 总结第78-79页
    6.2 展望第79-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-86页
作者简历第86页

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