室外机器人街景地图构建方法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 街景地图发展现状 | 第11页 |
| 1.2.2 同时定位与建图研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 点云数据处理研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 SLAM及相关传感器概述 | 第17-26页 |
| 2.1 Kinect简介 | 第17-18页 |
| 2.1.1 Kinect特点及构造 | 第17-18页 |
| 2.2 IN-RT研究性四轮机器人简介 | 第18-20页 |
| 2.2.1 IN-RT四轮机器人特点及模块说明 | 第19-20页 |
| 2.2.2 里程计工作原理 | 第20页 |
| 2.3 SLAM技术 | 第20-25页 |
| 2.3.1 SLAM问题 | 第20-21页 |
| 2.3.2 SLAM问题解决方法 | 第21-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 Kinect标定和机器人定位 | 第26-41页 |
| 3.1 Kinect摄像机与机器人标定 | 第26-32页 |
| 3.1.1 KLT算法 | 第26-27页 |
| 3.1.2 RANSAC算法 | 第27-29页 |
| 3.1.3 单位四元数算法 | 第29-31页 |
| 3.1.4 标定步骤 | 第31-32页 |
| 3.2 机器人局部定位方法 | 第32-38页 |
| 3.2.1 里程计方法 | 第32-35页 |
| 3.2.2 粒子滤波算法 | 第35-38页 |
| 3.3 GPS信息矫正机器人定位信息 | 第38-40页 |
| 3.3.1 GPS信息坐标系转换模型 | 第38-39页 |
| 3.3.2 矫正方法 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 点云数据拼接和曲面拟合 | 第41-48页 |
| 4.1 点云数据拼接 | 第41-45页 |
| 4.1.1 粗拼接 | 第41-42页 |
| 4.1.2 精确拼接 | 第42-45页 |
| 4.2 点云数据曲面拟合 | 第45-47页 |
| 4.2.1 最小二乘法曲面拟合 | 第45-46页 |
| 4.2.2 移动最小二乘法曲面拟合 | 第46-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验设计与结果分析 | 第48-54页 |
| 5.1 实验场地 | 第48页 |
| 5.2 实验软硬件环境 | 第48-49页 |
| 5.3 Kinect数据校准实验结果分析 | 第49-50页 |
| 5.4 IN-RT轮式机器人定位实验结果分析 | 第50-51页 |
| 5.5 建图实验结果分析 | 第51-52页 |
| 5.6 点云数据拟合实验结果分析 | 第52-53页 |
| 5.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 作者简介 | 第62页 |
