| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 SLAM算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 激光SLAM技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及安排 | 第14-15页 |
| 1.4 课题来源 | 第15-16页 |
| 第二章 LIDAR系统的设计与实现 | 第16-26页 |
| 2.1 LIDAR系统设计要求 | 第16-17页 |
| 2.2 LIDAR系统总体框架 | 第17页 |
| 2.3 硬件选型与集成设计 | 第17-21页 |
| 2.4 软件程序设计 | 第21-24页 |
| 2.4.1 数据采集程序 | 第21-23页 |
| 2.4.2 数据处理程序 | 第23-24页 |
| 2.5 实地测绘与测试 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 SLAM理论概述 | 第26-31页 |
| 3.1 SLAM问题的数学表述 | 第26-27页 |
| 3.2 SLAM算法基本模块 | 第27-30页 |
| 3.3 基于SLAM的三维激光测量技术框架 | 第30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 点云生成原理与特征提取 | 第31-45页 |
| 4.1 点云生成原理 | 第31-34页 |
| 4.1.1 扫描仪参考坐标系 | 第32-33页 |
| 4.1.2 机体坐标系 | 第33-34页 |
| 4.1.3 当地水平坐标系 | 第34页 |
| 4.2 点云处理技术 | 第34-37页 |
| 4.2.1 点云滤波 | 第35-36页 |
| 4.2.2 kd树最近邻搜索 | 第36-37页 |
| 4.3 点云特征描述与提取 | 第37-43页 |
| 4.3.1 基于平滑度参数的点云特征提取方法 | 第39-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 基于Levenberg-Marquardt的激光SLAM算法 | 第45-61页 |
| 5.1 LIDAR系统运动模型 | 第45-46页 |
| 5.2 点云配准问题 | 第46-47页 |
| 5.3 基于Levenberg-Marquardt的激光SLAM算法 | 第47-56页 |
| 5.3.1 L-M方法基本原理 | 第48-50页 |
| 5.3.2 L-M方法在运动估计中的实现 | 第50-53页 |
| 5.3.3 基于L-M方法的地图匹配优化 | 第53-56页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第56-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 融合IMU的激光SLAM算法 | 第61-74页 |
| 6.1 数据融合 | 第61-63页 |
| 6.1.1 扩展卡尔曼滤波 | 第61-62页 |
| 6.1.2 加权数据融合 | 第62-63页 |
| 6.2 融合IMU的激光SLAM算法实现 | 第63-66页 |
| 6.2.1 基于扩展卡尔曼滤波的姿态解算 | 第63-66页 |
| 6.2.2 加权融合算法的实现 | 第66页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第66-73页 |
| 6.3.1 EKF实验 | 第66-68页 |
| 6.3.2 融合IMU的激光SLAM算法实验 | 第68-73页 |
| 6.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附件 | 第82页 |