基于深度相机的室内自主导航的研究与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 SLAM研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 路径规划研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 主要研究内容和论文结构 | 第11-14页 |
| 第2章 基于ROS系统的导航机器人底盘 | 第14-22页 |
| 2.1 导航机器人底盘硬件设计 | 第14-15页 |
| 2.2 导航机器人底盘的数学模型 | 第15-16页 |
| 2.3 导航机器人底盘实现 | 第16-17页 |
| 2.4 实验与分析 | 第17-21页 |
| 2.4.1 机器人底盘硬件 | 第17-20页 |
| 2.4.2 机器人底盘调试 | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 SLAM前端视觉里程计 | 第22-36页 |
| 3.1 RGB-D相机介绍 | 第22页 |
| 3.2 RGB-D相机参数标定 | 第22-25页 |
| 3.3 特征提取与匹配 | 第25-27页 |
| 3.3.1 特征提取 | 第25-26页 |
| 3.3.2 特征匹配 | 第26-27页 |
| 3.4 运动变换估计 | 第27-29页 |
| 3.5 RANSAC算法 | 第29-30页 |
| 3.6 实验与分析 | 第30-34页 |
| 3.6.1 相机内参标定 | 第30-31页 |
| 3.6.2 特征点提取与匹配 | 第31-32页 |
| 3.6.3 特征匹配 | 第32-33页 |
| 3.6.4 运动变换估计实验分析 | 第33-34页 |
| 3.7 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 后端优化研究 | 第36-48页 |
| 4.1 SLAM的模型 | 第36-37页 |
| 4.2 优化 | 第37-42页 |
| 4.2.1 非线性优化 | 第37-39页 |
| 4.2.2 图优化 | 第39-40页 |
| 4.2.3 图优化求解 | 第40-42页 |
| 4.3 回环检测 | 第42-43页 |
| 4.4 地图构建 | 第43-45页 |
| 4.5 实验分析 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 路径规划算法研究 | 第48-56页 |
| 5.1 *算法 | 第48-49页 |
| 5.2 启发函数 | 第49-52页 |
| 5.3 双向*算法 | 第52-53页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 全文总结 | 第56-57页 |
| 6.2 缺点与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
