| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源及研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 非合作目标的运动估计与结构估计 | 第10-14页 |
| 1.2.2 立体视觉技术 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 立体视觉系统建模与图像预处理 | 第17-27页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 相机成像模型 | 第17-19页 |
| 2.3 平行双目立体视觉模型 | 第19-21页 |
| 2.4 双目相机标定 | 第21-22页 |
| 2.5 图像预处理 | 第22-26页 |
| 2.5.1 畸变校正 | 第22-24页 |
| 2.5.2 目标分割 | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 目标图像特征提取与匹配 | 第27-42页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 左右帧图像特征提取与匹配 | 第27-36页 |
| 3.2.1 特征提取 | 第27-29页 |
| 3.2.2 特征匹配 | 第29-35页 |
| 3.2.3 匹配结果对比 | 第35-36页 |
| 3.3 前后帧图像特征匹配 | 第36-41页 |
| 3.3.1 特征光流计算 | 第37-39页 |
| 3.3.2 基于ORB特征光流的帧间匹配方法 | 第39-40页 |
| 3.3.3 帧间特征匹配实验 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于Tri-EKF算法的目标运动与结构估计 | 第42-65页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 扩展卡尔曼滤波算法 | 第43-44页 |
| 4.3 非合作目标运动与结构估计的模型 | 第44-50页 |
| 4.3.1 坐标系的定义 | 第45-46页 |
| 4.3.2 非合作目标运动学模型 | 第46-49页 |
| 4.3.3 非合作目标结构模型 | 第49页 |
| 4.3.4 非合作目标视觉观测模型 | 第49-50页 |
| 4.4 基于传统EKF算法的目标运动与结构估计 | 第50-53页 |
| 4.4.1 Joint EKF算法 | 第50-51页 |
| 4.4.2 Dual EKF算法 | 第51-53页 |
| 4.5 基于Tri-EKF算法的目标运动与结构估计 | 第53-56页 |
| 4.5.1 目标平移与旋转运动估计的解耦性分析 | 第53-54页 |
| 4.5.2 基于Tri-EKF算法的解耦估计方法 | 第54-56页 |
| 4.6 仿真分析 | 第56-61页 |
| 4.6.1 仿真条件 | 第56-57页 |
| 4.6.2 仿真结果 | 第57-60页 |
| 4.6.3 结果分析 | 第60-61页 |
| 4.7 算法稳定性分析 | 第61-64页 |
| 4.7.1 初值设置的影响 | 第61-63页 |
| 4.7.2 特征点数量的影响 | 第63-64页 |
| 4.8 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 实验研究与算法验证 | 第65-77页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 整体算法框架 | 第65-66页 |
| 5.3 实验平台 | 第66-69页 |
| 5.3.1 硬件平台 | 第66-68页 |
| 5.3.2 软件平台 | 第68-69页 |
| 5.4 不同目标运动形式的实验研究 | 第69-75页 |
| 5.4.1 纯平移运动 | 第69-71页 |
| 5.4.2 纯旋转运动 | 第71-73页 |
| 5.4.3 平移与旋转的复合运动 | 第73-75页 |
| 5.5 目标结构估计结果 | 第75-76页 |
| 5.6 本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 附录 | 第81-85页 |
| 攻读学位期间发表过的学术论文 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87页 |