| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.3 移动机器人的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国外移动机器人的发展概况 | 第13页 |
| 1.3.2 国内移动机器人的发展概况 | 第13-14页 |
| 1.4 移动机器人SLAM的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4.1 基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法 | 第14-15页 |
| 1.4.2 基于扩展信息滤波的SLAM算法 | 第15页 |
| 1.4.3 基于粒子滤波的SLAM算法 | 第15-16页 |
| 1.5 SLAM研究中的技术难点 | 第16-17页 |
| 1.5.1 不确定性信息处理 | 第16页 |
| 1.5.2 数据关联 | 第16-17页 |
| 1.5.3 实时性 | 第17页 |
| 1.6 论文研究内容与组织架构 | 第17-19页 |
| 1.6.1 论文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.6.2 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 移动机器人平台模型构建 | 第19-30页 |
| 2.1 机器人的位姿模型 | 第19-21页 |
| 2.1.1 机器人运动方程 | 第19-20页 |
| 2.1.2 机器人观测方程 | 第20-21页 |
| 2.2 里程计模型 | 第21-22页 |
| 2.3 摄像机模型 | 第22-25页 |
| 2.3.1 坐标转换 | 第23页 |
| 2.3.2 摄像机视觉模型 | 第23-24页 |
| 2.3.3 摄像机的畸变模型 | 第24-25页 |
| 2.4 摄像机标定 | 第25-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于改进ORB算法的移动机器人图像特征提取 | 第30-46页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 ORB算法的特点和流程 | 第30-32页 |
| 3.2.1 ORB算法的特点 | 第30-31页 |
| 3.2.2 ORB算法流程 | 第31-32页 |
| 3.3 ORB算法 | 第32-35页 |
| 3.3.1 特征点提取 | 第32-33页 |
| 3.3.2 特征点描述子 | 第33-34页 |
| 3.3.3 特征点匹配 | 第34-35页 |
| 3.4 改进的ORB算法 | 第35-37页 |
| 3.4.1 特征点检测 | 第35-36页 |
| 3.4.2 特征点匹配 | 第36-37页 |
| 3.5 基于区域分块的改进ORB算法 | 第37-39页 |
| 3.5.1 分块区域 | 第38-39页 |
| 3.5.2 选取最佳匹配子集 | 第39页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第39-45页 |
| 3.6.1 尺度不变性对比实验与分析 | 第40-42页 |
| 3.6.2 区域分块前后对比实验分析 | 第42-43页 |
| 3.6.3 汉明距离匹配与PROSAC算法匹配对比实验 | 第43-45页 |
| 3.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于改进的容积卡尔曼滤波SLAM研究 | 第46-60页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 扩展卡尔曼滤波算法 | 第47-49页 |
| 4.3 粒子滤波算法 | 第49-50页 |
| 4.3.1 粒子滤波器 | 第49页 |
| 4.3.2 基于粒子滤波的FastSLAM算法 | 第49-50页 |
| 4.4 改进的平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法 | 第50-55页 |
| 4.4.1 数学模型 | 第51页 |
| 4.4.2 容积卡尔曼滤波SLAM算法 | 第51-52页 |
| 4.4.3 平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法 | 第52-54页 |
| 4.4.4 强跟踪平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法(STF-SRCKF-SLAM) | 第54-55页 |
| 4.5 算法仿真结果及分析 | 第55-59页 |
| 4.5.1 仿真环境及参数 | 第55-56页 |
| 4.5.2 仿真结果及性能分析 | 第56-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 基于改进ORB算法的CKF视觉SLAM研究 | 第60-69页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 数据关联问题 | 第60-64页 |
| 5.2.1 数据关联问题描述 | 第61-62页 |
| 5.2.2 ICNN数据关联算法 | 第62-63页 |
| 5.2.3 JCBB数据关联算法 | 第63-64页 |
| 5.3 基于改进ORB的视觉SLAM计算方法 | 第64-65页 |
| 5.4 实验仿真及分析 | 第65-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 全文总结 | 第69-70页 |
| 6.2 工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第75页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
