基于视觉与惯性传感器的移动机器人环境地图创建方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·移动机器人环境地图创建的研究背景与研究意义 | 第10-11页 |
| ·移动机器人环境地图创建方法的国内外研究现状 | 第11-18页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-15页 |
| ·移动机器人环境地图表示方法 | 第15-16页 |
| ·移动机器人环境地图创建方法 | 第16-18页 |
| ·环境地图创建的难点问题 | 第18页 |
| ·研究内容与章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 环境地图创建方法与移动机器人系统模型 | 第20-35页 |
| ·单目视觉与惯性传感器地图创建系统结构 | 第20-21页 |
| ·环境地图创建算法流程 | 第21-22页 |
| ·路标信息数据库建立 | 第22-23页 |
| ·单目视觉与惯性传感器系统模型建立 | 第23-31页 |
| ·基于惯性传感器的移动机器人模型 | 第23-26页 |
| ·摄像机模型建立 | 第26-29页 |
| ·摄像机模型中坐标系的建立 | 第26-27页 |
| ·摄像头内参数模型 | 第27-28页 |
| ·摄像头外参数模型 | 第28-29页 |
| ·摄像头与惯性传感器信息融合模型 | 第29-31页 |
| ·基于摄像头与惯性传感器模型的数据融合实验 | 第31-34页 |
| ·基于混合模型的特征点信息融合验证实验 | 第31-33页 |
| ·基于混合模型的图像拼接验证实验 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第3章 SIFT特征值提取与匹配 | 第35-48页 |
| ·SIFT特征值提取算法 | 第35-41页 |
| ·尺度空间极值点检测 | 第35-37页 |
| ·极值点的精确定位 | 第37-38页 |
| ·关键点方向参数的指定 | 第38-39页 |
| ·关键点描述子的生成 | 第39-41页 |
| ·关键点匹配 | 第41页 |
| ·SIFT算法改进 | 第41-42页 |
| ·特征值提取与匹配实验 | 第42-47页 |
| ·SIFT算法参数选择 | 第43-45页 |
| ·SIFT图像特征提取与匹配对比实验 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第4章 环境地图描述与地图优化 | 第48-67页 |
| ·环境地图二维描述方法 | 第48-50页 |
| ·环境地图的栅格化与优化处理 | 第50-60页 |
| ·特征值地图栅格化 | 第50-51页 |
| ·环境地图障碍物矩形包围处理 | 第51-53页 |
| ·基于矩形障碍地图的障碍物合并优化 | 第53-54页 |
| ·基于障碍物矩形优化后地图的拓扑表示方法 | 第54-57页 |
| ·矩形障碍物角点拓扑地图表示方法 | 第55-56页 |
| ·矩形障碍物中心点拓扑地图表示方法 | 第56-57页 |
| ·两种描述方式的拓扑环境地图分析 | 第57页 |
| ·基于障碍物矩形包围后障碍物轮廓提取方法 | 第57-60页 |
| ·单目视觉全局环境地图创建的优化分析实验 | 第60-66页 |
| ·栅格地图与优化地图对比实验及误差分析 | 第60-64页 |
| ·障碍物合并算法实验分析 | 第64-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第5章 移动机器人实验平台的搭建与地图创建实验 | 第67-88页 |
| ·Voyager-Ⅱ机器人系统结构 | 第67-71页 |
| ·Voyager-Ⅱ机器人惯性传感器系统 | 第68-69页 |
| ·Voyager-Ⅱ机器人通信协议 | 第69页 |
| ·嵌入式控制终端硬件系统 | 第69-71页 |
| ·环境地图创建软件系统与应用程序 | 第71-76页 |
| ·Linux软件系统制作 | 第71-73页 |
| ·地图创建应用程序实现 | 第73-76页 |
| ·基于单目视觉与惯性传感器的环境地图创建实验 | 第76-87页 |
| ·误差分析与栅格粒度确定 | 第76-78页 |
| ·环境地图创建实验 | 第78-87页 |
| ·小结 | 第87-88页 |
| 第6章 结论与展望 | 第88-90页 |
| ·结论 | 第88-89页 |
| ·展望 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-94页 |
| 附录A | 第94页 |
