| 摘要 | 第11-12页 |
| Abstract | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-24页 |
| 1.2.1 视觉/微惯性组合导航技术 | 第16-19页 |
| 1.2.2 偏振光定向技术 | 第19-20页 |
| 1.2.3 多传感器融合自主导航算法 | 第20-24页 |
| 1.3 论文拟解决的问题与思路 | 第24-26页 |
| 1.3.1 论文拟解决的问题 | 第24页 |
| 1.3.2 解决问题的思路 | 第24-26页 |
| 1.4 论文的研究内容、组织结构和主要贡献 | 第26-30页 |
| 1.4.1 论文的研究内容与组织结构 | 第26-27页 |
| 1.4.2 论文的主要贡献与创新点 | 第27-30页 |
| 第二章 图的节点导航信息组织与图优化方法 | 第30-54页 |
| 2.1 图论的基本知识 | 第30-33页 |
| 2.1.1 图的定义 | 第30-31页 |
| 2.1.2 图的图形表示 | 第31-32页 |
| 2.1.3 图的矩阵表示 | 第32-33页 |
| 2.1.4 图的子图 | 第33页 |
| 2.2 图节点导航信息表示与组织方法 | 第33-38页 |
| 2.2.1 基于图的导航信息表示与优化问题 | 第33-35页 |
| 2.2.2 二维导航中图节点导航信息表示 | 第35-36页 |
| 2.2.3 三维导航中图节点导航信息表示 | 第36-38页 |
| 2.3 图的优化方法 | 第38-44页 |
| 2.3.1 误差模型线性化 | 第38-42页 |
| 2.3.2 目标函数的线性化 | 第42-43页 |
| 2.3.3 图优化算法实现 | 第43-44页 |
| 2.4 仿真结果与分析 | 第44-53页 |
| 2.4.1 二维导航中图优化方法仿真与分析 | 第45-50页 |
| 2.4.2 三维导航中图优化方法仿真与分析 | 第50-53页 |
| 2.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第三章 偏振光传感器定向方法 | 第54-74页 |
| 3.1 偏振光定向基本原理 | 第54-56页 |
| 3.2 偏振光传感器原理样机的实现 | 第56-59页 |
| 3.2.1 检测偏振光的原理 | 第56-57页 |
| 3.2.2 偏振光传感器的机械结构设计 | 第57-58页 |
| 3.2.3 偏振光传感器的电路设计 | 第58-59页 |
| 3.3 偏振光传感器误差建模与标定方法 | 第59-63页 |
| 3.3.1 偏振光传感器的测量模型 | 第59页 |
| 3.3.2 偏振光传感器的误差模型 | 第59-60页 |
| 3.3.3 偏振光传感器的标定方法 | 第60-63页 |
| 3.4 基于三通道任意角度配置的偏振角计算方法 | 第63-65页 |
| 3.5 仿真分析与实验验证 | 第65-73页 |
| 3.5.1 仿真实验与分析 | 第65-69页 |
| 3.5.2 实验验证与分析 | 第69-73页 |
| 3.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 第四章 双目视觉/微惯性组合导航方法 | 第74-108页 |
| 4.1 视觉/微惯性组合基本知识 | 第74-76页 |
| 4.1.1 系统组成与坐标系定义 | 第74-75页 |
| 4.1.2 相机成像模型与特征点参数化方法 | 第75-76页 |
| 4.2 基于多个静态位置测量铅垂方向矢量的相机/惯性联合标定方法 | 第76-80页 |
| 4.2.1 静态时微惯性和相机对于铅垂方向单位矢量的测量 | 第76-78页 |
| 4.2.2 基于多组矢量测量的相对姿态关系优化估计方法 | 第78-79页 |
| 4.2.3 相机/惯性联合标定方法误差分析 | 第79-80页 |
| 4.3 考虑远/近特征点的双目视觉/微惯性组合算法 | 第80-88页 |
| 4.3.1 组合导航系统模型 | 第81-83页 |
| 4.3.2 组合系统误差模型及其线性化 | 第83-85页 |
| 4.3.3 算法实现 | 第85-88页 |
| 4.4 不同时刻多视图约束下的双目视觉/微惯性组合算法 | 第88-93页 |
| 4.4.1 组合导航系统模型 | 第88-91页 |
| 4.4.2 算法实现 | 第91-93页 |
| 4.5 实验验证与分析 | 第93-106页 |
| 4.5.1 实验设备及其性能参数 | 第93-94页 |
| 4.5.2 相机/惯性联合标定实验 | 第94-97页 |
| 4.5.3 考虑远/近特征点的双目相机/微惯导组合导航实验 | 第97-102页 |
| 4.5.4 不同时刻多视图约束下的双目相机/惯导组合导航实验 | 第102-105页 |
| 4.5.5 视觉/微惯性组合导航结果与分析 | 第105-106页 |
| 4.6 本章小结 | 第106-108页 |
| 第五章 基于图节点递推的自主导航算法 | 第108-126页 |
| 5.1 基于节点递推的算法 | 第108-114页 |
| 5.1.1 基于节点递推的算法总体框架 | 第108-109页 |
| 5.1.2 图节点和图边信息的扩展 | 第109-111页 |
| 5.1.3 节点递推的算法 | 第111-114页 |
| 5.2 偏振光传感器辅助视觉的场景识别算法 | 第114-116页 |
| 5.2.1 图像特征提取及其参数化方法 | 第114-115页 |
| 5.2.2 基于图像的场景识别 | 第115-116页 |
| 5.2.3 航向角辅助图像的场景识别算法 | 第116页 |
| 5.3 实验验证与结果分析 | 第116-124页 |
| 5.3.1 实验平台 | 第116-117页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第117-124页 |
| 5.4 本章小结 | 第124-126页 |
| 第六章 总结与展望 | 第126-128页 |
| 6.1 论文总结 | 第126-127页 |
| 6.2 研究展望 | 第127-128页 |
| 致谢 | 第128-130页 |
| 参考文献 | 第130-138页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第138-140页 |
| 附录A 四元数代数 | 第140-142页 |
| A.1 四元数的定义与基本运算 | 第140-141页 |
| A.2 四元数运算相关性质 | 第141-142页 |
| 附录B 偏振光传感器标定中偏导数推导 | 第142-143页 |
