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多传感器融合的三维场景感知

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 基于单幅图像的距离测量第12-14页
        1.2.2 多深度传感器数据的快速融合第14页
        1.2.3 实时动态场景重建第14-16页
    1.3 主要的研究工作与全文的组织结构第16-19页
        1.3.1 主要的研究内容第16-17页
        1.3.2 全文的组织结构第17-19页
第二章 消费级传感器和GPU并行计算第19-30页
    2.1 消费级传感器第19-24页
        2.1.1 深度相机传感器第19-23页
        2.1.2 加速度传感器第23-24页
    2.2 GPU并行计算第24-30页
        2.2.1 基本架构第24-27页
        2.2.2 执行模型第27页
        2.2.3 编程模型第27-30页
第三章 移动设备多传感器融合的距离测量第30-52页
    3.1 引言第30-31页
    3.2 融合加速度和相机传感器的单幅图像距离测量第31-40页
        3.2.1 坐标系第31-32页
        3.2.2 初始化第32-33页
        3.2.3 估计相机逻辑焦距和缩放因子第33-37页
        3.2.4 测量距离第37-40页
    3.3 实验结果及分析第40-52页
        3.3.1 定性实验第40-45页
        3.3.2 定量实验第45-47页
        3.3.3 对比实验第47-52页
第四章 多深度传感器数据的快速融合第52-68页
    4.1 引言第52页
    4.2 多个深度传感器的标定第52-59页
        4.2.1 相机标定的背景第53-54页
        4.2.2 标定算法第54-59页
    4.3 基于两层空间体素的融合算法第59-63页
    4.4 实验结果及分析第63-68页
        4.4.1 多深度传感器标定实验第64-66页
        4.4.2 两层空间体素融合实验第66-68页
第五章 实时动态场景重建第68-89页
    5.1 引言第68-70页
    5.2 点云配准简介第70页
    5.3 问题模型第70-71页
    5.4 迭代最近邻点算法第71-74页
    5.5 投影非线性约束迭代算法第74-82页
        5.5.1 形变模型第74-75页
        5.5.2 构建能量方程第75-82页
    5.6 优化目标函数第82-85页
        5.6.1 投影非线性约束第83页
        5.6.2 线性最小二乘问题求解第83-85页
    5.7 实验结果分析及讨论第85-89页
第六章 总结和展望第89-91页
    6.1 本文总结第89-90页
    6.2 工作展望第90-91页
参考文献第91-101页
附录第101-104页
Appendix第104-106页
致谢第106-107页
攻读博士学位期间科研成果第107页

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