基于三维相机的三维地图创建与优化的关键技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状及进展 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容与结构安排 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 移动机器人三维地图创建系统介绍 | 第17-24页 |
| 2.1 三维相机Kinect简介 | 第17-21页 |
| 2.1.1 三维相机Kinect硬件系统 | 第17-18页 |
| 2.1.2 软件开发环境 | 第18页 |
| 2.1.3 深度数据获取 | 第18-20页 |
| 2.1.4 彩色和深度的融合与数据存储 | 第20-21页 |
| 2.2 移动机器人 | 第21-22页 |
| 2.3 点云库 | 第22-23页 |
| 2.4 小结 | 第23-24页 |
| 第3章 三维地图创建基本原理与实现 | 第24-38页 |
| 3.1 机器人位姿描述与坐标变换 | 第24-28页 |
| 3.2 基于RGB-D三维视觉系统的运动估计 | 第28-30页 |
| 3.2.1 帧间配准ICP算法及缺陷 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于特征点集的改进ICP算法 | 第29-30页 |
| 3.3 三维地图创建与定位原理 | 第30-33页 |
| 3.3.1 三维地图创建原理 | 第31-32页 |
| 3.3.2 实时定位原理 | 第32-33页 |
| 3.4 三维地图的点云显示 | 第33页 |
| 3.5 三维地图创建与定位实验结果 | 第33-37页 |
| 3.5.1 基于理论值的原理验证 | 第33-36页 |
| 3.5.2 基于真实值的实验分析 | 第36-37页 |
| 3.6 小结 | 第37-38页 |
| 第4章 机器人关键帧定义及提取 | 第38-47页 |
| 4.1 关键帧提取相关技术 | 第38-40页 |
| 4.1.1 基于帧间熵率的关键帧提取技术 | 第38-39页 |
| 4.1.2 基于特征点数目的关键帧提取技术 | 第39-40页 |
| 4.1.3 基于帧间运动距离的关键帧提取技术 | 第40页 |
| 4.2 改进的关键帧提取方法及流程 | 第40-41页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第41-46页 |
| 4.3.1 除冰实验室关键帧提取结果 | 第42-43页 |
| 4.3.2 实验室404关键帧提取结果 | 第43-45页 |
| 4.3.3 走廊关键帧提取结果 | 第45-46页 |
| 4.4 小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于关键帧的机器人闭合路径检测 | 第47-57页 |
| 5.1 闭合路径检测难点及现状 | 第47-48页 |
| 5.2 改进的机器人闭合路径检测方案 | 第48-52页 |
| 5.2.1 欧氏距离剔除 | 第49-50页 |
| 5.2.2 闭合路径特征点对数检测 | 第50-52页 |
| 5.2.3 闭合路径检测校验 | 第52页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第52-56页 |
| 5.3.1 简单轨迹闭合路径检测 | 第53-54页 |
| 5.3.2 复杂轨迹闭合路径检测 | 第54-55页 |
| 5.3.3 多闭合路径检测 | 第55-56页 |
| 5.4 小结 | 第56-57页 |
| 第6章 基于闭合路径的三维地图创建及优化 | 第57-68页 |
| 6.1 三维地图创建优化模型 | 第57页 |
| 6.2 旋转矩阵、四元数及欧拉角间转换 | 第57-61页 |
| 6.3 基于关键帧的三维地图闭合路径优化 | 第61-65页 |
| 6.3.1 建立优化方程 | 第61-62页 |
| 6.3.2 迭代优化 | 第62-63页 |
| 6.3.3 状态空间表示 | 第63-64页 |
| 6.3.4 学习率 | 第64-65页 |
| 6.4 优化实验结果 | 第65-67页 |
| 6.5 小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 全文总结 | 第68页 |
| 论文创新点 | 第68-69页 |
| 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
