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基于影像的运动平台自定位测姿

目录第7-10页
摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
图索引第14-17页
表索引第17-18页
第1章 绪论第18-45页
    1.1 引言第18-19页
    1.2 研究背景第19-26页
        1.2.1 其它涉及视觉定位的方法第20-26页
    1.3 国内外的研究现状第26-40页
        1.3.1 运动平台类型第26-32页
        1.3.2 影像传感器与其它传感器的集成第32-35页
        1.3.3 使用的影像传感器数量和定位测姿方法第35-40页
    1.4 本文的研究内容第40-43页
    1.5 本文的组织结构第43-45页
第2章 确定影像之间的相对位置和姿态第45-71页
    2.1 概述第45-46页
    2.2 相邻两幅影像之间的定位测姿第46-57页
        2.2.1 几何关系第46-48页
        2.2.2 两幅影像的相对位置和姿态解算第48-50页
        2.2.3 解算算法的流程和实现第50-56页
        2.2.4 不能进行相对定位测姿的特殊情况第56-57页
    2.3 相邻三幅影像之间的定位测姿第57-64页
        2.3.1 几何关系第57-60页
        2.3.2 从三视几何推导双视几何关系第60-61页
        2.3.3 三幅影像的相对位置和姿态解算第61-62页
        2.3.4 解算算法的流程和实现第62-64页
        2.3.5 不能进行相对定位测姿的特殊情况第64页
    2.4 双目视觉定位测姿方法第64-70页
        2.4.1 双目视觉的空间点坐标获取第64-68页
        2.4.2 双目视觉的相对定位测姿第68-70页
    2.5 本章小结第70-71页
第3章 序列影像和单、双目视觉相结合的定位测姿方法第71-89页
    3.1 概述第71-72页
    3.2 单目视觉序列影像定位测姿第72-81页
        3.2.1 基于序列中两两相邻影像的定位测姿方法第72-75页
        3.2.2 双视几何隔帧定位测姿方法定位测姿第75-78页
        3.2.3 相邻三幅影像间两两双视几何法第78-80页
        3.2.4 相邻三幅影像间的三焦张量法第80-81页
    3.3 双目视觉序列影像定位测姿第81页
    3.4 单、双目视觉相结合的定位测姿第81-88页
        3.4.1 单、双目相机的几何关系第83-85页
        3.4.2 单、双目相机重建轨迹的时空对应关系第85-86页
        3.4.3 单、双目相机的定位测姿融合第86-88页
    3.5 本章小结第88-89页
第4章 影像之间同名点的获取方法第89-103页
    4.1 概述第89-90页
    4.2 特征点提取与匹配分步进行第90-93页
        4.2.1 常用的特征点第90-91页
        4.2.2 相似度判定准则第91-93页
    4.3 特征点提取与匹配同时进行第93-95页
    4.4 特征点跟踪第95-97页
    4.5 本文中的同名点获取第97-101页
        4.5.1 获取单目视频影像序列同名点第97-99页
        4.5.2 获取双目影像序列的同名点第99-101页
    4.6 本章小结第101-103页
第5章 实验和分析第103-140页
    5.1 模拟场景实验第103-118页
        5.1.1 模拟场景和影像序列第103-107页
        5.1.2 单目影像序列定位测姿第107-116页
        5.1.3 双目影像序列定位测姿第116-118页
    5.2 实际场景实验第118-138页
        5.2.1 高速公路场景第119-125页
        5.2.2 市区高楼道路场景第125-130页
        5.2.3 狭窄的胡同场景第130-138页
    5.3 本章小结第138-140页
第6章 总结和展望第140-144页
    6.1 论文总结第140-142页
    6.2 研究展望第142-144页
参考文献第144-152页
攻读博士学位期间发表的论文与科研情况第152-154页
致谢第154页

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