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基于激光雷达测量系统的曲面重构及其质量评价

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-22页
   ·研究背景第11-13页
   ·国内外研究现状第13-20页
     ·曲面重构技术第13-16页
     ·精度分析及质量评价第16-18页
     ·不确定性的可视化第18-20页
   ·本文的工作和论文结构第20-22页
第二章 曲面模型重构算法第22-41页
   ·重构算法综述第22-23页
   ·Delaunay 三角剖分法第23-25页
   ·扫描线点云的三角剖分第25-40页
     ·算法描述第25-27页
     ·程序流程图第27页
     ·编程实现第27-32页
     ·三角形网格的数据结构第32-33页
     ·三角剖分的Delaunay 优化第33-37页
     ·效果验证第37-40页
   ·本章总结第40-41页
第三章 精度分析与质量评价第41-69页
   ·概述第41-42页
   ·点的不确定性模型第42-47页
     ·二维随机点的位置不确定性第42-43页
     ·误差椭圆的关键参数第43-45页
     ·点位落入误差椭圆的概率第45-47页
   ·空间点的误差椭球基本理论第47-50页
     ·三维空间点位误差椭球模型第47-49页
     ·目标点位落入误差椭球的概率第49-50页
   ·激光雷达测量点的点位误差模型第50-53页
   ·两点之间距离的不确定性第53-55页
   ·角点不确定下的TIN 插值误差估计理论及算例第55-68页
     ·误差估计理论第55-56页
     ·算例与效果图第56-65页
     ·激光雷达扫描实例第65-68页
   ·本章小结第68-69页
第四章 不确定性的可视化技术第69-82页
   ·激光雷达测量点位不确定性的可视化第69-71页
     ·激光雷达测量点的误差矩阵第69-70页
     ·角点不确定性的可视化第70-71页
   ·线元不确定性模型的可视化第71-77页
     ·常见的线元模型第71-74页
     ·激光雷达测量点线元模型第74-77页
   ·面元不确定性模型的可视化第77-79页
     ·常见的面元模型第77-78页
     ·激光雷达测量点面元模型第78-79页
   ·实验验证与实际效果图第79-81页
   ·本章小结第81-82页
第五章 总结与展望第82-85页
   ·本文工作结论第82-83页
   ·论文创新点第83页
   ·进一步工作展望第83-85页
参考文献第85-90页
附录第90-98页
致谢第98-99页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第99页
攻读硕士学位期间申请的专利第99页
攻读硕士学位期间参与的项目第99页

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