| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 研究背景及重要意义 | 第15-17页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2 桥梁检测的国内外研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.1 传统的桥梁检测 | 第17-18页 |
| 1.2.2 新型的桥梁检测 | 第18-21页 |
| 1.3 位姿估计算法的研究现状及发展趋势 | 第21-23页 |
| 1.4 基于序列2D结构化线特征的位姿估计关键技术及研究现状 | 第23-26页 |
| 1.4.1 结构化线特征检测技术 | 第23-24页 |
| 1.4.2 位姿估计技术 | 第24-25页 |
| 1.4.3 基于结构化线特征的位姿估计技术 | 第25-26页 |
| 1.5 论文主要研究内容 | 第26页 |
| 1.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第2章 桥梁底面结构线特征提取算法研究 | 第27-39页 |
| 2.1 常见的桥梁类型 | 第27-28页 |
| 2.2 桥梁的结构化线特征 | 第28-29页 |
| 2.2.1 结构化线特征 | 第28页 |
| 2.2.2 2D结构化线轮廓 | 第28页 |
| 2.2.3 桥梁的2D结构化线轮廓建模 | 第28-29页 |
| 2.3 结构化线特征提取 | 第29-35页 |
| 2.3.1 基于Hough的直线段检测算法 | 第29-30页 |
| 2.3.2 基于LSD直线段提取算法 | 第30-32页 |
| 2.3.3 直线段合并 | 第32-34页 |
| 2.3.4 结构化线特征提取算法仿真实验验证 | 第34-35页 |
| 2.4 结构化线轮廓检测 | 第35-38页 |
| 2.4.1 桥梁的角结构特征检测 | 第35-36页 |
| 2.4.2 桥梁的结构化线轮廓检测 | 第36-37页 |
| 2.4.3 桥梁的结构线轮廓检测算法仿真实验验证 | 第37-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于序列2D结构化线特征采集末端位姿估计 | 第39-59页 |
| 3.1 桥梁检测机器人采集末端位姿位姿估计 | 第39-44页 |
| 3.1.1 空间中变换 | 第39-41页 |
| 3.1.2 单应性变换 | 第41-42页 |
| 3.1.3 采集末端位姿参数解算 | 第42-43页 |
| 3.1.4 采集末端位姿估计流程 | 第43-44页 |
| 3.2 桥梁检测机器人采集末端初始位姿识别 | 第44-51页 |
| 3.2.1 初始单应矩阵识别 | 第44-45页 |
| 3.2.2 模型投影直线-图像直线匹配 | 第45页 |
| 3.2.3 直线段距离度量 | 第45-46页 |
| 3.2.4 采集末端初始位姿估计算法步骤 | 第46-47页 |
| 3.2.5 采集末端初始位姿估计仿真实验验证 | 第47-51页 |
| 3.3 桥梁检测机器人采集末端连续位姿跟踪 | 第51-57页 |
| 3.3.1 连续单应矩阵估计 | 第51页 |
| 3.3.2 最小二乘框架 | 第51-53页 |
| 3.3.3 加权最小二乘算法 | 第53-54页 |
| 3.3.4 采集末端连续位姿估计算法步骤 | 第54-55页 |
| 3.3.5 采集末端连续位姿估计仿真实验验证 | 第55-57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第4章 桥梁检测机器人系统以及末端位姿估计的实现 | 第59-71页 |
| 4.1 桥梁检测机器人系统 | 第59-65页 |
| 4.1.1 桥梁检测机器人结构系统 | 第59-61页 |
| 4.1.2 桥梁检测机器人工作系统 | 第61-63页 |
| 4.1.3 桥梁检测机器人采集末端位姿估计系统 | 第63-65页 |
| 4.2 桥梁检测机器人采集末端位姿估计的实现 | 第65-70页 |
| 4.2.1 实际桥梁检测中末端位姿估计的验证 | 第66-68页 |
| 4.2.2 桥梁检测机器人的实际应用 | 第68-70页 |
| 4.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 1. 总结 | 第71-72页 |
| 2. 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第78-79页 |
| 附录B 攻读学位期间参加的科研项目 | 第79页 |