大尺度环境的多机器人视觉激光同步定位与制图研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 SLAM方法分类 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 SLAM算法理论基础 | 第18-24页 |
| 2.1 图优化SLAM算法介绍 | 第18-19页 |
| 2.2 视觉词袋的建立 | 第19-22页 |
| 2.2.1 ORB特征提取 | 第19-21页 |
| 2.2.2 视觉词袋的建立 | 第21-22页 |
| 2.3 随机样本一致性算法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 多机器人约束求解算法 | 第24-36页 |
| 3.1 多机器人之间的通信 | 第24-26页 |
| 3.2 场景识别 | 第26-28页 |
| 3.3 位姿求解 | 第28-34页 |
| 3.3.1 姿态解算 | 第29-32页 |
| 3.3.2 视觉 3D点云获取 | 第32-33页 |
| 3.3.3 光束平差法 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 分布式多机器人地图融合算法 | 第36-45页 |
| 4.1 单机器人SLAM | 第36-38页 |
| 4.1.1 单机器人的图优化框架 | 第36-37页 |
| 4.1.2 帧间匹配 | 第37-38页 |
| 4.2 地图融合算法 | 第38-41页 |
| 4.3 位姿图求解与优化 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 实验平台搭建及实验结果分析 | 第45-52页 |
| 5.1 实验平台的搭建 | 第45-46页 |
| 5.1.1 ROS操作系统 | 第45页 |
| 5.1.2 硬件平台的搭建 | 第45-46页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第46-51页 |
| 5.2.1 实验设计思路 | 第46页 |
| 5.2.2 不同环境中实验的结果及分析 | 第46-51页 |
| 5.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
