| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 同时定位与制图算法的历史和研究现状 | 第9页 |
| 1.3 同时定位与制图算法综述 | 第9-12页 |
| 1.3.1 定位 | 第9页 |
| 1.3.2 制图 | 第9-10页 |
| 1.3.3 同时定位和制图算法的定位原理 | 第10-11页 |
| 1.3.4 同时定位和制图的分类 | 第11-12页 |
| 1.4 本文主要的研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 系统组成及建模 | 第13-18页 |
| 2.1 系统组成 | 第13-14页 |
| 2.1.1 系统结构 | 第13页 |
| 2.1.2 硬件平台 | 第13-14页 |
| 2.2 系统方程的建立 | 第14-17页 |
| 2.2.1 世界及机体坐标系的建立 | 第14-15页 |
| 2.2.2 运动方程 | 第15-16页 |
| 2.2.3 观测方程 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 双目立体视觉及特征位置的提取 | 第18-28页 |
| 3.1 双目相机的标定 | 第18-23页 |
| 3.1.1 坐标系的建立 | 第18-19页 |
| 3.1.2 相机模型 | 第19-20页 |
| 3.1.3 相机的标定算法 | 第20-22页 |
| 3.1.4 标定步骤和结果 | 第22-23页 |
| 3.2 立体视觉匹配及位置提取 | 第23-27页 |
| 3.2.1 立体视觉匹配概述 | 第23-24页 |
| 3.2.2 基于特征的匹配算法 | 第24-26页 |
| 3.2.3 特征点位置提取 | 第26-27页 |
| 3.2.4 实验结果及误差分析 | 第27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 同时定位与制图算法的设计 | 第28-40页 |
| 4.1 常用的滤波算法 | 第28-31页 |
| 4.1.1 Unscented 卡尔曼滤波 | 第28-30页 |
| 4.1.2 粒子滤波 | 第30-31页 |
| 4.2 UFASTSLAM 算法 | 第31-35页 |
| 4.3 SPS-UFASTSLAM 算法 | 第35-39页 |
| 4.3.1 SPS-UFASTSLAM 算法综述 | 第35页 |
| 4.3.2 Spherical simplex unscented 卡尔曼滤波 | 第35-37页 |
| 4.3.3 SPS-UFASTSLAM 算法 | 第37-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 同时定位与制图算法的实验 | 第40-52页 |
| 5.1 走廊环境实验及结果分析 | 第40-43页 |
| 5.2 室内环境实验及结果分析 | 第43-46页 |
| 5.3 户外环境实验及结果分析 | 第46-51页 |
| 5.4 结果分析 | 第51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57页 |