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基于点法向量姿态估计的激光雷达距离像目标识别算法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第14-25页
    1.1 课题来源以及研究的目的和意义第14页
    1.2 激光雷达距离像目标识别方法研究现状第14-23页
        1.2.1 非铰接式目标识别方法第15-21页
        1.2.2 铰接式目标识别方法第21-23页
    1.3 激光雷达距离像目标识别存在的主要问题第23页
    1.4 本论文主要研究内容第23-25页
第2章 激光雷达距离像姿态估计模型匹配识别算法研究第25-42页
    2.1 引言第25页
    2.2 激光雷达距离像表示与获取第25-27页
        2.2.1 距离像表示第25-26页
        2.2.2 距离像获取第26-27页
    2.3 姿态估计模型匹配识别算法研究思想第27-28页
    2.4 三维模型重构方法第28-37页
        2.4.1 数据配准第30-35页
        2.4.2 数据整合第35-37页
    2.5 姿态估计方法第37-39页
    2.6 激光雷达距离像几何属性估算第39-41页
        2.6.1 点法向量估算第39-40页
        2.6.2 点曲率估算第40-41页
    2.7 本章小结第41-42页
第3章 激光雷达距离像三维模型重构第42-57页
    3.1 引言第42页
    3.2 改进的迭代最近点算法(IICP)第42-47页
        3.2.1 算法提出第42-44页
        3.2.2 多属性特征构建第44页
        3.2.3 表面点分类第44-45页
        3.2.4 有效点对获取第45-46页
        3.2.5 IICP算法实现第46-47页
        3.2.6 数据配准性能评价第47页
    3.3 点邻域判别法优化第47-49页
    3.4 三维模型重构实验第49-55页
        3.4.1 数据配准实验第49-53页
        3.4.2 数据整合实验第53-55页
    3.5 本章小结第55-57页
第4章 基于姿态估计的刚性非铰接式三维目标识别第57-90页
    4.1 引言第57页
    4.2 目标三维姿态估计算法第57-65页
        4.2.1 算法提出第57-59页
        4.2.2 平面点法向量筛选第59-61页
        4.2.3 平面点法向量分类第61-63页
        4.2.4 MCS坐标轴方向向量计算第63-64页
        4.2.5 目标三维姿态获取第64-65页
    4.3 目标匹配识别第65-67页
        4.3.1 规范姿态第65页
        4.3.2 三维匹配识别第65-67页
        4.3.3 识别性能评价第67页
    4.4 基于仿真数据的目标三维姿态估计与识别实验第67-81页
        4.4.1 模型库建立第67-69页
        4.4.2 无噪声测试第69-71页
        4.4.3 测距精度测试第71-73页
        4.4.4 噪声测试第73-77页
        4.4.5 遮挡测试第77-81页
    4.5 基于实测数据的目标姿态估计实验第81页
    4.6 模型匹配识别算法性能比较第81-88页
    4.7 本章小结第88-90页
第5章 基于姿态估计的刚性铰接式三维目标识别第90-117页
    5.1 引言第90页
    5.2 铰接目标姿态估计与识别算法第90-99页
        5.2.1 算法提出第90-92页
        5.2.2 初始匹配第92-93页
        5.2.3 目标铰接部分分解第93-97页
        5.2.4 目标铰接部分姿态估计与转换第97-98页
        5.2.5 目标匹配识别第98-99页
    5.3 铰接目标姿态估计与识别实验第99-112页
        5.3.1 模型库建立第99页
        5.3.2 无噪声测试第99-102页
        5.3.3 测距精度测试第102-105页
        5.3.4 噪声测试第105-108页
        5.3.5 遮挡测试第108-112页
    5.4 铰接目标识别算法性能比较第112-115页
    5.5 本章小结第115-117页
结论第117-119页
参考文献第119-129页
攻读博士学位期间发表的论文第129-131页
致谢第131-132页
个人简历第132页

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