| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 目次 | 第11-15页 |
| 图表目录 | 第15-18页 |
| 1 绪论 | 第18-44页 |
| 摘要 | 第18页 |
| ·课题研究背景及其意义 | 第18-23页 |
| ·无人机概述 | 第18页 |
| ·无人机分类 | 第18-21页 |
| ·微小型无人直升机 | 第21页 |
| ·无人机导航问题 | 第21-23页 |
| ·无人机视觉导航问题 | 第23页 |
| ·无人机视觉导航研究现状 | 第23-39页 |
| ·国内外研究概况 | 第23-25页 |
| ·无人机位姿估计研究综述 | 第25-33页 |
| ·无人机地面目标跟踪研究综述 | 第33-38页 |
| ·研究现状总结 | 第38-39页 |
| ·论文工作介绍 | 第39-44页 |
| ·课题组研究现状 | 第39-40页 |
| ·论文研究内容 | 第40-41页 |
| ·论文章节安排 | 第41-44页 |
| 2 基础理论 | 第44-56页 |
| 摘要 | 第44页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·坐标系和姿态表示方法 | 第44-47页 |
| ·坐标系 | 第44-45页 |
| ·姿态表示方法 | 第45-47页 |
| ·射影几何 | 第47-49页 |
| ·平面上的点和线 | 第47页 |
| ·空间中的点、面和线 | 第47-48页 |
| ·空间坐标变换 | 第48-49页 |
| ·摄像机模型 | 第49-52页 |
| ·小孔摄像机 | 第49页 |
| ·CCD摄像机 | 第49-50页 |
| ·镜头畸变 | 第50-51页 |
| ·单应映射 | 第51-52页 |
| ·彩色图像 | 第52-53页 |
| ·EKF-SLAM算法 | 第53-55页 |
| ·SLAM问题的数学描述 | 第53-54页 |
| ·EKF-SLAM算法的实现流程 | 第54-55页 |
| ·EKF-SLAM算法特性 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 3 消影点检测与姿态估计 | 第56-68页 |
| 摘要 | 第56页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·消影点检测 | 第56-62页 |
| ·边缘检测 | 第56-57页 |
| ·直线检测 | 第57-59页 |
| ·消影点检测 | 第59-61页 |
| ·计算消影点坐标 | 第61-62页 |
| ·消影点检测流程 | 第62页 |
| ·姿态估计 | 第62-64页 |
| ·实验分析 | 第64-66页 |
| ·实验设计 | 第64页 |
| ·实验结果 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-68页 |
| 4 地平线检测与姿态估计 | 第68-82页 |
| 摘要 | 第68页 |
| ·引言 | 第68页 |
| ·地平线检测 | 第68-74页 |
| ·候选地平线选取 | 第68-70页 |
| ·航拍图像暗原色先验现象 | 第70-71页 |
| ·根据图像区域信息确定地平线 | 第71-72页 |
| ·地平线检测流程 | 第72-73页 |
| ·地平线参数校正 | 第73页 |
| ·地平线检测错误及原因分析 | 第73-74页 |
| ·地平线检测与扩展Kalman滤波结合 | 第74-78页 |
| ·运动模型 | 第74-75页 |
| ·观测模型 | 第75-76页 |
| ·扩展Kalman滤波流程 | 第76-78页 |
| ·实验分析 | 第78-81页 |
| ·实验设备 | 第78页 |
| ·实验结果 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 5 单目视觉SLAM与姿态估计 | 第82-98页 |
| 摘要 | 第82页 |
| ·引言 | 第82-83页 |
| ·系统状态与运动模型 | 第83-84页 |
| ·系统状态 | 第83页 |
| ·运动模型 | 第83-84页 |
| ·路标与观测模型 | 第84-86页 |
| ·路标 | 第84页 |
| ·观测模型 | 第84-86页 |
| ·路标选取和主动搜索匹配 | 第86-89页 |
| ·路标选取 | 第86-87页 |
| ·主动搜索匹配 | 第87-89页 |
| ·基于EKF-SLAM的姿态估计 | 第89-91页 |
| ·系统初始化 | 第89页 |
| ·EKF-SLAM流程 | 第89-90页 |
| ·路标管理 | 第90-91页 |
| ·实验结果 | 第91-96页 |
| ·实验设计 | 第91-92页 |
| ·实验结果 | 第92-96页 |
| ·本章小结 | 第96-98页 |
| 6 单目视觉SLAM与位姿估计 | 第98-118页 |
| 摘要 | 第98页 |
| ·引言 | 第98-99页 |
| ·单目视觉SLAM定位的基本内容 | 第99-102页 |
| ·参考坐标系 | 第99-100页 |
| ·系统状态 | 第100-101页 |
| ·运动模型 | 第101-102页 |
| ·路标簇与观测模型 | 第102-105页 |
| ·逆深度参数化方式 | 第102-103页 |
| ·路标簇 | 第103-104页 |
| ·观测模型 | 第104-105页 |
| ·路标初始化与主动搜索匹配 | 第105-108页 |
| ·路标初始化 | 第105-107页 |
| ·主动搜索匹配 | 第107-108页 |
| ·基于摄像机中心EKF-SLAM的位姿估计 | 第108-112页 |
| ·系统初始化 | 第108页 |
| ·摄像机中心EKF-SLAM流程 | 第108-110页 |
| ·2点RANSAC数据关联算法 | 第110-112页 |
| ·实验分析 | 第112-116页 |
| ·实验设计 | 第112-113页 |
| ·实验结果 | 第113-116页 |
| ·本章小结 | 第116-118页 |
| 7 地面移动目标跟踪研究 | 第118-136页 |
| 摘要 | 第118页 |
| ·引言 | 第118-119页 |
| ·硬件系统搭建 | 第119-122页 |
| ·硬件系统概述 | 第119页 |
| ·机载云台要求 | 第119页 |
| ·机载云台设计 | 第119-121页 |
| ·安装与减震 | 第121-122页 |
| ·基于均值漂移的视觉跟踪算法分析 | 第122-125页 |
| ·MeanShift跟踪算法 | 第123-124页 |
| ·CAMShift跟踪算法 | 第124页 |
| ·两种算法分析 | 第124-125页 |
| ·基于均值漂移和似然图像椭圆亮斑检测的视觉跟踪算法 | 第125-135页 |
| ·似然度估计方法 | 第125-127页 |
| ·图像尺度空间理论 | 第127-128页 |
| ·椭圆正则高斯差分算子 | 第128-129页 |
| ·椭圆亮斑检测流程 | 第129-132页 |
| ·椭圆亮斑跟踪流程 | 第132-133页 |
| ·视觉跟踪实验 | 第133-135页 |
| ·本章小结 | 第135-136页 |
| 8 总结与展望 | 第136-138页 |
| ·论文总结 | 第136-137页 |
| ·研究展望 | 第137-138页 |
| 参考文献 | 第138-150页 |
| 作者攻读博士期间学术成果 | 第150页 |