| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-18页 |
| 1.1.1 AGV导航技术的分类 | 第12-15页 |
| 1.1.2 视觉SLAM研究现状 | 第15-17页 |
| 1.1.3 路径规划技术研究现状 | 第17-18页 |
| 1.1.4 课题研究意义 | 第18页 |
| 1.2 论文研究内容与结构安排 | 第18-20页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.2.2 结构安排 | 第19-20页 |
| 第2章 AGV自主定位与导航系统总体方案 | 第20-34页 |
| 2.1 AGV室内导航需求分析 | 第20-21页 |
| 2.2 AGV自主定位与导航系统研究方案 | 第21-23页 |
| 2.2.1 改进RGB-D SLAM系统框架 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于改进A*算法的AGV路径规划 | 第22-23页 |
| 2.3 AGV模型构建 | 第23-26页 |
| 2.3.1 AGV运动方程 | 第23-25页 |
| 2.3.2 AGV观测方程 | 第25-26页 |
| 2.4 Kinect视觉系统 | 第26-33页 |
| 2.4.1 Kinect相机硬件结构和成像原理 | 第26-28页 |
| 2.4.2 数据采集与预处理 | 第28-29页 |
| 2.4.3 Kinect相机标定 | 第29-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于改进RGB-D SLAM系统框架的自主定位与地图构建 | 第34-58页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 改进ORB特征提取与匹配 | 第34-41页 |
| 3.2.1 改进FAST特征提取算法 | 第35-38页 |
| 3.2.2 BRIEF特征描述子 | 第38-39页 |
| 3.2.3 改进ORB算法实验验证 | 第39-41页 |
| 3.3 外点剔除与相机运动粗估计 | 第41-47页 |
| 3.3.1 运动估计方法 | 第42-43页 |
| 3.3.2 RANSAC运动变换粗估计 | 第43-45页 |
| 3.3.3 改进ORB-RANSAC算法验证 | 第45-47页 |
| 3.4 基于改进ICP算法的相机位姿优化 | 第47-52页 |
| 3.4.1 ICP算法概述 | 第47-48页 |
| 3.4.2 基于改进ICP算法的位姿优化 | 第48-51页 |
| 3.4.3 改进ICP算法验证实验 | 第51-52页 |
| 3.5 回环检测与后端优化 | 第52-57页 |
| 3.5.1 后端优化算法 | 第52-54页 |
| 3.5.2 回环检测算法 | 第54-57页 |
| 3.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 基于改进A*算法的AGV路径规划 | 第58-70页 |
| 4.1 引言 | 第58页 |
| 4.2 A*算法概述 | 第58-61页 |
| 4.2.1 问题的描述 | 第58-59页 |
| 4.2.2 A*算法寻路过程 | 第59-61页 |
| 4.3 改进A*算法 | 第61-68页 |
| 4.3.1 跳点搜索理论 | 第61-62页 |
| 4.3.2 改进A*算法的实现 | 第62-65页 |
| 4.3.3 仿真分析 | 第65-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第5章 改进RGB-D SLAM框架和路径规划实验验证 | 第70-88页 |
| 5.1 引言 | 第70页 |
| 5.2 实验平台介绍 | 第70-72页 |
| 5.2.1 实验硬件平台 | 第70-71页 |
| 5.2.2 实验软件平台 | 第71-72页 |
| 5.3 改进RGB-D SLAM系统实验验证 | 第72-83页 |
| 5.3.1 标准数据测试与结果评估 | 第72-81页 |
| 5.3.2 场地实验验证及结果分析 | 第81-83页 |
| 5.4 基于改进A*算法的路径规划实验 | 第83-86页 |
| 5.4.1 导航功能配置 | 第83-84页 |
| 5.4.2 场地实验验证 | 第84-86页 |
| 5.5 本章小结 | 第86-88页 |
| 第6章 总结与展望 | 第88-90页 |
| 6.1 总结 | 第88-89页 |
| 6.2 创新点 | 第89页 |
| 6.3 展望 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-96页 |
| 致谢 | 第96-98页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第98页 |