基于Kinect2的光伏清洗机器人实时环境重建与自主导航技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题来源及背景意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第10-16页 |
| 1.2.1 光伏清洗机器人研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 Kinect2使用现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 实时三维环境建模研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 机器人自主导航研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究现状总结分析 | 第16页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 Kinect2标定与特征提取算法研究 | 第18-31页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 Kinect2的基本测量原理与误差分析 | 第18-20页 |
| 2.3 Kinect2标定实验 | 第20-24页 |
| 2.3.1 形状标定 | 第20-23页 |
| 2.3.2 深度标定 | 第23-24页 |
| 2.4 点-线特征提取算法研究 | 第24-30页 |
| 2.4.1 ORB点特征提取 | 第25-27页 |
| 2.4.2 EdLines线段特征提取 | 第27-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于点-线特征的三维环境实时建模算法研究 | 第31-44页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 基于点线特征的实时环境建模算法研究 | 第31-37页 |
| 3.2.1 帧间配准 | 第32-34页 |
| 3.2.2 闭环检测 | 第34-35页 |
| 3.2.3 闭环优化 | 第35-37页 |
| 3.3 基于八叉树的三维环境地图模型 | 第37-39页 |
| 3.3.1 三维环境表达方式的需求分析 | 第37-38页 |
| 3.3.2 基于八叉树的概率地图 | 第38-39页 |
| 3.4 实验验证 | 第39-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于AD*与弹性带算法的自主导航算法研究 | 第44-55页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 改进D*算法研究 | 第44-48页 |
| 4.2.1 A*路径搜索算法的基本原理 | 第44-45页 |
| 4.2.2 动态规划与实时规划 | 第45-47页 |
| 4.2.3 AD*算法研究 | 第47-48页 |
| 4.3 非完整约束下的路径规划算法的研究 | 第48-52页 |
| 4.3.1 移动机器人的非完整约束 | 第48-50页 |
| 4.3.2 基于非完整约束的弹性带算法研究 | 第50-52页 |
| 4.4 算法仿真 | 第52-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 机器人实时环境重建与自主导航实验研究 | 第55-63页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 ROS下的仿真实验 | 第55-58页 |
| 5.2.1 Gazebo仿真环境介绍 | 第55-56页 |
| 5.2.2 仿真结果 | 第56-58页 |
| 5.3 机器人实体实验 | 第58-62页 |
| 5.3.1 实验设备与环境 | 第58页 |
| 5.3.2 实时三维环境重建 | 第58-60页 |
| 5.3.3 路径规划 | 第60-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
