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基于点云的非合作目标提取与位姿解算

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 研究意义第8页
    1.2 非合作目标位姿测量研究现状与发展趋势第8-11页
    1.3 光学定位技术研究现状与发展趋势第11-12页
        1.3.1 视觉跟踪定位第11-12页
        1.3.2 激光雷达第12页
    1.4 目前的研究存在的问题第12-13页
    1.5 主要研究内容第13-14页
第2章 基于RGB-D的点云模型获取第14-23页
    2.1 引言第14-16页
    2.2 基于深度摄像机的点云数据采集第16-19页
        2.2.1 成像模型第16-17页
        2.2.2 刚体运动第17页
        2.2.3 点云数据结构第17-19页
    2.3 实验结果与分析第19-22页
        2.3.1 点云数据采集第19-20页
        2.3.2 点云数据结构构建第20-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第3章 基于点云分割的目标提取第23-44页
    3.1 引言第23-24页
    3.2 建立面块邻接图第24-25页
    3.3 LCCP第25-28页
        3.3.1 扩展凸性准则(CC)第26页
        3.3.2 完备准则(SC)第26-27页
        3.3.3 区域生长第27页
        3.3.4 噪声滤除第27-28页
    3.4 CPC第28-31页
        3.4.1 半全局分割第28页
        3.4.2 欧式边界点云第28-29页
        3.4.3 几何约束分割第29-31页
        3.4.4 局部约束切割第31页
    3.5 分割算法比较第31-33页
    3.6 评估准则第33-38页
        3.6.1 数据集第33页
        3.6.2 定量结果第33-38页
    3.7 实验结果与分析第38-43页
    3.8 本章小结第43-44页
第4章 基于点云配准的位姿解算第44-68页
    4.1 引言第44-46页
    4.2 特征提取和匹配第46-53页
        4.2.1 点云重采样第47-48页
        4.2.2 点云特征估计第48-51页
        4.2.3 特征匹配第51-53页
    4.3 位姿估计第53-55页
        4.3.1 初始配准第53页
        4.3.2 精细配准第53-54页
        4.3.3 基于点云配准的位姿测量第54-55页
    4.4 实验结果与分析第55-66页
        4.4.1 实验设备第55-56页
        4.4.2 点云采样第56-57页
        4.4.3 特征提取第57-60页
        4.4.4 点云配准第60-63页
        4.4.5 位姿解算第63-66页
    4.5 本章小结第66-68页
结论第68-70页
参考文献第70-79页
致谢第79页

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