摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第9-15页 |
1.1 课题研究意义和背景 | 第9-10页 |
1.2 课题研究现状与发展趋势 | 第10-12页 |
1.2.1 课题研究现状 | 第10-11页 |
1.2.2 发展趋势 | 第11-12页 |
1.3 论文的主要工作及章节安排 | 第12-15页 |
1.3.1 主要研究工作 | 第12页 |
1.3.2 全文章节安排 | 第12-15页 |
第二章 摄像机模型和激光测距仪研究 | 第15-24页 |
2.1 摄像机模型 | 第15-19页 |
2.1.1 摄像机标定中常用坐标系 | 第15-17页 |
2.1.2 摄像机成像模型 | 第17-19页 |
2.2 激光测距仪研究 | 第19-23页 |
2.2.1 激光测距技术 | 第20页 |
2.2.2 二维激光测距仪SICKLMS-291简介 | 第20-23页 |
2.3 本章小结 | 第23-24页 |
第三章 基于主动视觉的摄像机自标定算法 | 第24-52页 |
3.1 摄像机标定与主动视觉概述 | 第24-25页 |
3.2 极线几何约束(Epipolar Geometry Constraint) | 第25-27页 |
3.3 基于参考摄像机的自标定算法 | 第27-40页 |
3.3.1 算法研究 | 第28-32页 |
3.3.1.1 摄像机模型 | 第28-29页 |
3.3.1.2 从深度信息计算无穷远单应性矩阵 | 第29-31页 |
3.3.1.3 通过参考已知摄像机完成标定 | 第31-32页 |
3.3.2 模拟数据实验结果 | 第32-36页 |
3.3.4 真实数据实验结果 | 第36-40页 |
3.4 基于平移运动的主动视觉自标定算法 | 第40-51页 |
3.4.1 算法研究 | 第40-45页 |
3.4.1.1 从深度信息计算无穷远单应性矩阵 | 第41-43页 |
3.3.1.2 通过无穷远单应性矩阵完成标定 | 第43-44页 |
3.4.1.3 通过误差分析选择匹配点 | 第44-45页 |
3.4.2 模拟数据实验结果 | 第45-48页 |
3.4.3 真实数据实验结果 | 第48-51页 |
3.5 本章小结 | 第51-52页 |
第四章 基于棋盘格标定物的摄像机与二维激光测距仪外参数标定方法 | 第52-76页 |
4.1 基于虚拟三面体的摄像机与二维激光测距仪外参数最小解标定新算法 | 第52-63页 |
4.1.1 算法研究 | 第52-57页 |
4.1.1.1 坐标系配置 | 第52-53页 |
4.1.1.2 虚拟三面体与P3P问题 | 第53-55页 |
4.1.1.3 外参数标定 | 第55-56页 |
4.1.1.4 基于平面物成像区域约束的真解计算 | 第56-57页 |
4.1.2 模拟数据实验结果 | 第57-59页 |
4.1.3 真实数据实验结果 | 第59-63页 |
4.2 基于粒子群优化算法的摄像机与二维激光测距仪外参数标定算法 | 第63-74页 |
4.2.1 粒子群优化算法 | 第63-65页 |
4.2.1.1 PSO算法描述 | 第63-64页 |
4.2.1.2 PSO算法流程 | 第64-65页 |
4.2.2 标定算法研究 | 第65-68页 |
4.2.2.1 坐标系配置 | 第65页 |
4.2.2.2 线性标定外参数 | 第65-66页 |
4.2.2.3 利用PSO算法求解外参数 | 第66-68页 |
4.2.3 模拟数据实验结果 | 第68-71页 |
4.2.4 真实数据实验结果 | 第71-74页 |
4.3 本章小结 | 第74-76页 |
第五章 基于折叠式标定板的摄像机与二维激光测距仪外参数标定方法 | 第76-92页 |
5.1 折叠式标定板设计 | 第77-78页 |
5.2 算法研究 | 第78-83页 |
5.2.1 处理图像及激光数据 | 第79-80页 |
5.2.2 外参数求解 | 第80-82页 |
5.2.3 非线性优化 | 第82-83页 |
5.3 模拟数据实验结果 | 第83-85页 |
5.4 真实数据实验结果 | 第85-91页 |
5.5 本章小结 | 第91-92页 |
第六章 总结与展望 | 第92-94页 |
6.1 工作总结 | 第92-93页 |
6.2 本文创新点 | 第93页 |
6.3 未来工作展望 | 第93-94页 |
参考文献 | 第94-100页 |
攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第100-102页 |
致谢 | 第102页 |