服务机器人即时定位与地图构建技术研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 引言 | 第13页 |
| 1.2 服务机器人的定义及分类 | 第13-14页 |
| 1.3 服务机器人的研究意义 | 第14-15页 |
| 1.4 国内外服务机器人研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4.1 国外服务机器人研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4.2 国内服务机器人研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 SLAM研究背景和意义 | 第17-18页 |
| 1.6 SLAM技术国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.6.1 国外SLAM研究现状 | 第18-19页 |
| 1.6.2 国内SLAM研究现状 | 第19-20页 |
| 1.7 论文主要内容和结构 | 第20-23页 |
| 第2章 SLAM算法介绍 | 第23-31页 |
| 2.1 SLAM算法详解 | 第23-26页 |
| 2.2 常用的地图表示方法 | 第26-27页 |
| 2.3 SLAM问题的数学模型 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-31页 |
| 第3章 惯性导航定位技术 | 第31-45页 |
| 3.1 惯性导航系统概述 | 第31-33页 |
| 3.2 MARG融合轨迹跟踪算法 | 第33-40页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第34-35页 |
| 3.2.2 解算姿态矩阵 | 第35-36页 |
| 3.2.3 修正旋转矩阵 | 第36-38页 |
| 3.2.4 求解速度更新方程 | 第38-39页 |
| 3.2.5 求解位移更新方程 | 第39-40页 |
| 3.3 传感器选型 | 第40-41页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 单目视觉的地图三维重建 | 第45-63页 |
| 4.1 摄像机成像模型 | 第45-52页 |
| 4.1.1 四个坐标系 | 第46页 |
| 4.1.2 针孔相机模型 | 第46-49页 |
| 4.1.3 相机标定 | 第49-50页 |
| 4.1.4 标定结果 | 第50-52页 |
| 4.2 图像的特征提取与匹配 | 第52-56页 |
| 4.2.1 特征点提取 | 第52-54页 |
| 4.2.2 特征匹配 | 第54-55页 |
| 4.2.3 特征提取与匹配实验 | 第55-56页 |
| 4.3 相机位姿估计 | 第56-60页 |
| 4.3.1 图像对极几何关系 | 第57页 |
| 4.3.2 基础矩阵和本质矩阵 | 第57-58页 |
| 4.3.3 本质矩阵中恢复R和t | 第58-60页 |
| 4.3.4 三角法求深度 | 第60页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第60-62页 |
| 4.4.1 运动参数估计 | 第61页 |
| 4.4.2 稀疏场景三维重建 | 第61-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 融合IMU和单目相机的SLAM研究 | 第63-81页 |
| 5.1 VI-SLAM融合方法介绍 | 第63-64页 |
| 5.2 VINS-MonoSLAM简介 | 第64-65页 |
| 5.3 位姿图优化 | 第65-71页 |
| 5.3.1 图优化理论 | 第66-68页 |
| 5.3.2 位姿图构建 | 第68-70页 |
| 5.3.3 位姿图优化 | 第70-71页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第71-80页 |
| 5.5 本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 总结和展望 | 第81-83页 |
| 6.1 总结 | 第81-82页 |
| 6.2 展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
