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陀螺仪在基于Hash结构的三维重建中的应用

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 课题研究背景第9-12页
        1.1.1 3D立体时代第9页
        1.1.2 三维重建方法概述第9-12页
    1.2 研究改进 3D重建技术的意义第12页
    1.3 课题研究的主要内容及意义第12-13页
    1.4 文章内容安排第13-14页
第二章 深度相机标定第14-24页
    2.1 普通光学相机标定方法第14-17页
    2.2 深度相机标定方法第17-22页
    2.3 陀螺仪与深度相机时间戳同步第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第三章 基于Hash结构的KinectFusion算法第24-42页
    3.1 引言第24-25页
    3.2 传统的KinectFusion算法分析第25-34页
        3.2.1 使用工具及 3D重建流程第25-30页
        3.2.2 ICP定位方法第30-32页
        3.2.3 TSDF点云融合第32-34页
    3.3 基于Hash结构的KinectFusion算法第34-40页
    3.4 效果图对比第40-41页
    3.5 本章小结第41-42页
第四章 陀螺仪与深度相机数据融合的 3D重建第42-54页
    4.1 引言第42-43页
    4.2 陀螺仪第43-45页
    4.3 EKF数据融合第45-51页
        4.3.1 费舍尔信息矩阵和误差协方差第45-49页
        4.3.2 EKF数据融合第49-51页
    4.4 效果图对比第51-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第五章 结论与展望第54-56页
    5.1 结论第54-55页
    5.2 展望第55页
    5.3 结语第55-56页
参考文献第56-61页
发表论文和参加科研情况说明第61-62页
致谢第62-63页

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