基于共面特征点的视觉导航位姿测定技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 视觉导航位姿测定技术应用现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 视觉导航位姿获取技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 视觉导航面临的主要问题 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 位姿测定的关键技术 | 第17-27页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 投影关系 | 第17-21页 |
| 2.2.1 涉及到的坐标系 | 第17-19页 |
| 2.2.2 摄像机投影模型 | 第19-20页 |
| 2.2.3 摄像机载体位姿 | 第20页 |
| 2.2.4 空间点投影关系 | 第20-21页 |
| 2.3 摄像机标定 | 第21-22页 |
| 2.4 图像处理 | 第22-24页 |
| 2.4.1 基于形态学和自适应阈值的图像分割 | 第22-23页 |
| 2.4.2 基于金字塔搜索的标志点快速提取与定位 | 第23-24页 |
| 2.5 单应矩阵估计 | 第24-25页 |
| 2.6 小结 | 第25-27页 |
| 第三章 人工标志的匹配和位姿估计 | 第27-42页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 人工标志的选取与布设 | 第27页 |
| 3.3 基于内点检测的标志点整体匹配 | 第27-34页 |
| 3.3.1 RANSAC 算法基本思想 | 第27-28页 |
| 3.3.2 RANSAC 算法中的关键问题 | 第28-29页 |
| 3.3.3 基于内点检测的标志点匹配 | 第29-32页 |
| 3.3.4 序列图像的标志点匹配 | 第32-33页 |
| 3.3.5 遮挡图像的标志点匹配 | 第33-34页 |
| 3.4 基于共面特征点的位姿解算 | 第34-38页 |
| 3.4.1 基于共面特征点的单应矩阵估计 | 第34-36页 |
| 3.4.2 L-M 算法优化单应矩阵 | 第36-38页 |
| 3.4.3 位姿参数求解 | 第38页 |
| 3.5 实验 | 第38-41页 |
| 3.6 小结 | 第41-42页 |
| 第四章 位姿测定的误差模型 | 第42-52页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 影响位姿测定精度的误差源分析 | 第42-45页 |
| 4.2.1 摄像机畸变误差 | 第42-44页 |
| 4.2.2 图像中心偏移 | 第44页 |
| 4.2.3 量化误差 | 第44页 |
| 4.2.4 标志点定位误差 | 第44页 |
| 4.2.5 摄像机与标志平面的相对位姿 | 第44-45页 |
| 4.3 基于共线方程的单变量误差模型 | 第45-48页 |
| 4.3.1 共线方程及其线性化 | 第45-46页 |
| 4.3.2 单变量误差模型 | 第46-48页 |
| 4.4 基于协方差矩阵的误差传递模型 | 第48-51页 |
| 4.4.1 协方差传播原理 | 第49页 |
| 4.4.2 像点误差传递模型 | 第49-51页 |
| 4.5 小结 | 第51-52页 |
| 第五章 位姿验证和精度分析 | 第52-71页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 位姿验证系统设计 | 第52-53页 |
| 5.3 数学仿真验证 | 第53-60页 |
| 5.3.1 图像仿真 | 第54-56页 |
| 5.3.2 位姿实验验证 | 第56-58页 |
| 5.3.3 精度分析 | 第58-60页 |
| 5.4 半实物仿真 | 第60-70页 |
| 5.4.1 半实物仿真系统 | 第60-61页 |
| 5.4.2 数码摄像机图像实验 | 第61-68页 |
| 5.4.3 工业摄像机图像实验 | 第68-70页 |
| 5.5 小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结 | 第71-73页 |
| 6.1 工作总结 | 第71页 |
| 6.2 下一步研究方向 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 作者简历 | 第77页 |
