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基于立体全景视觉的移动机器人3D SLAM研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题来源研究背景及意义第10-12页
        1.1.1 课题来源第10页
        1.1.2 课题研究背景第10-11页
        1.1.3 课题研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 基于尺度空间不变特征的SLAM研究第12-14页
        1.2.2 SLAM算法的研究第14-15页
        1.2.3 研究现状简析第15页
    1.3 研究内容第15-17页
第2章 球面SIFT特征点提取与匹配第17-32页
    2.1 引言第17页
    2.2 全景相机投影模型第17-20页
        2.2.1 正向投影第18-19页
        2.2.2 逆向投影第19页
        2.2.3 图像与球面映射第19-20页
    2.3 球面尺度空间第20-24页
        2.3.1 球面尺度空间的构建第21-22页
        2.3.2 球面傅里叶变换第22-23页
        2.3.3 尺度空间球面DoG第23-24页
    2.4 球面SIFT算法第24-28页
        2.4.1 极值提取第24-25页
        2.4.2 特征描述子构建第25-27页
        2.4.3 球面SIFT算法流程第27-28页
    2.5 传统SIFT和球面SIFT比较第28-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第3章SIFT特征点三维重构第32-43页
    3.1 引言第32页
    3.2 全景相机投影数学模型第32-33页
        3.2.1 外定位和相对定位第32-33页
        3.2.2 内定位第33页
    3.3 全景立体视觉标定方法第33-37页
        3.3.1 图像角点特征提取第33-35页
        3.3.2 基于奇异值分解的内参初始估计第35-36页
        3.3.3 标定流程概述第36-37页
    3.4 三维平面特征建模及检测方法第37-42页
        3.4.1 特征点三维信息获取第37-39页
        3.4.2 平面特征建模第39-40页
        3.4.3 基于RANSAC算法平面及其特征的检测方法第40-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第4章 基于全景立体视觉系统的三维地图构建第43-54页
    4.1 引言第43页
    4.2 SLAM问题解决方案第43-46页
        4.2.1 SLAM问题概述第43页
        4.2.2 扩展卡尔曼滤波第43-45页
        4.2.3 双目视觉SLAM系统第45-46页
    4.3 运动与观测模型第46-49页
        4.3.1 运动模型与预测第46-48页
        4.3.2 观测模型与更新第48-49页
    4.4 数据关联与地图管理第49-52页
        4.4.1 数据关联问题第49-51页
        4.4.2 局部地图初始化与更新第51-52页
    4.5 整体算法流程第52-53页
    4.6 本章小结第53-54页
第5章 算法验证实验第54-70页
    5.1 引言第54页
    5.2 立体全景视觉系统的标定实验第54-59页
        5.2.1 相机内、外参数的初始化第54-55页
        5.2.2 相机参数精细化估计第55-56页
        5.2.3 盒约束与无约束优化方法比较第56-58页
        5.2.4 标定方法比较第58-59页
    5.3 球面不变图像特征的提取及匹配实验第59-64页
        5.3.1 球面SIFT特征点提取第60-61页
        5.3.2 球面SIFT图像匹配第61-62页
        5.3.3 基于SIFT特征描述子的三维重构第62-64页
    5.4 3D SLAM算法验证实验第64-69页
        5.4.1 基于手持相机的地图构建第64-65页
        5.4.2 基于机器人平台地图构建第65-68页
        5.4.3 SLAM性能测试第68-69页
    5.5 本章小结第69-70页
结论第70-71页
参考文献第71-75页
攻读学位期间发表过的学术论文第75-77页
致谢第77页

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