室内环境中基于多传感器融合的主动闭环检测方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·基于位姿概率估计方法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·基于场景外观特征匹配方法的研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文主要研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 闭环检测相关理论与技术概述 | 第16-26页 |
| ·SLAM 技术 | 第16-18页 |
| ·SLAM 原理 | 第16-17页 |
| ·SLAM 实现 | 第17-18页 |
| ·闭环检测技术 | 第18-22页 |
| ·闭环检测概述 | 第18-19页 |
| ·位姿概率估计 | 第19-20页 |
| ·场景外观匹配 | 第20-22页 |
| ·特征表示与提取 | 第22-25页 |
| ·激光扫描数据的特征表示与提取 | 第22-23页 |
| ·单目图像数据的特征表示与提取 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 场景几何外观的表示与匹配 | 第26-36页 |
| ·场景外观几何表示 | 第26-30页 |
| ·地图表示与场景分析 | 第26页 |
| ·几何场景中片段获取 | 第26-30页 |
| ·场景分类与几何特征获取 | 第30-32页 |
| ·场景分类 | 第30-31页 |
| ·几何特征获取 | 第31-32页 |
| ·扫描匹配 | 第32-35页 |
| ·扫描的平移旋转分析 | 第32页 |
| ·最长公共子序列匹配 | 第32-34页 |
| ·基于 Hu 不变矩的轮廓匹配 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于多传感器融合的闭环检测方法 | 第36-48页 |
| ·室内场景视觉特征提取 | 第36-40页 |
| ·场景外观视觉特征检测 | 第36-39页 |
| ·场景外观视觉特征描述 | 第39-40页 |
| ·视觉特征与几何特征融合 | 第40-42页 |
| ·闭环检测概率模型构建 | 第42-47页 |
| ·离线训练与词汇表构建 | 第42-43页 |
| ·外观特征概率分布获取 | 第43-44页 |
| ·场景相似计算 | 第44-46页 |
| ·闭环序列确定 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验设计与结果分析 | 第48-59页 |
| ·实验环境 | 第48-49页 |
| ·场景几何外观处理验证 | 第49-51页 |
| ·滤波参数分析 | 第49页 |
| ·片段表示与提取 | 第49-51页 |
| ·场景视觉外观处理验证 | 第51-52页 |
| ·闭环检测验证 | 第52-58页 |
| ·几何场景分类结果 | 第52-53页 |
| ·融合特征对“感知混淆”作用 | 第53-54页 |
| ·闭环检测结果 | 第54-56页 |
| ·闭环检测方法性能分析 | 第56-57页 |
| ·误匹配消除验证 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
