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基于深度信息数据融合的室内自主定位方法

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 引言第8-14页
    1.1 课题研究目的和意义第8-9页
    1.2 课题研究现状第9-13页
        1.2.1 典型的硬件平台第9-10页
        1.2.2 运动模型数学定义第10-11页
        1.2.3 数据关联方法第11-13页
    1.3 本文结构安排和主要工作第13-14页
第2章 多载荷移动实验平台的设计和实现第14-29页
    2.1 硬件搭建第14-18页
        2.1.1 功能模块第15页
        2.1.2 OpenWRT路由转发模块第15-16页
        2.1.3 控制模块第16页
        2.1.4 电机驱动模块第16-18页
        2.1.5 实验平台实物图第18页
    2.2 软件实现第18-19页
        2.2.1 路由模块实现串口数据转发第18-19页
        2.2.2 摄像头搭载第19页
    2.3 特征获取方法第19-28页
        2.3.1 Harris检测方法第21-22页
        2.3.2 SIFT检测方法第22-24页
        2.3.3 SURF检测方法第24-26页
        2.3.4 FAST检测方法第26-27页
        2.3.5 特征获取方法评价第27-28页
    2.4 小结第28-29页
第3章 单目视觉室内自主定位方法第29-39页
    3.1 摄像机视觉模型第29-31页
    3.2 扩展卡尔曼滤波器在自主定位中的应用第31-36页
        3.2.1 扩展卡尔曼滤波器第32-33页
        3.2.2 系统状态表示第33-34页
        3.2.3 预测过程第34-35页
        3.2.4 观测过程第35-36页
        3.2.5 更新过程第36页
    3.3 定位结果分析第36-38页
    3.4 小结第38-39页
第4章 基于数据融合自主定位方法和实测性能分析第39-56页
    4.1 摄像机和深度传感器模型配准第40-41页
    4.2 数据融合方法分类第41-44页
    4.3 深度信息和图片信息特征级数据融合第44-48页
        4.3.1 空洞填补第44页
        4.3.2 特征标定第44-46页
        4.3.3 边界对齐第46-48页
    4.4 位姿估计方法第48-50页
    4.5 实验平台搭建第50-51页
    4.6 室内自主定位估计误差分析第51-56页
第5章 结论与展望第56-58页
    5.1 结论第56-57页
    5.2 展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-62页
攻读学位期间的研究成果第62页

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