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自然环境中基于图优化的单目视觉SLAM的研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第11-23页
    1.1 研究的背景和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 国外研究发展概述第12-14页
        1.2.2 国内研究发展概述第14-15页
    1.3 SLAM过程的问题描述第15-22页
        1.3.1 问题建模方法第16-20页
        1.3.2 传感器数据获取第20-21页
        1.3.3 地图特征的选取方法第21-22页
    1.4 论文主要内容和结构框架第22-23页
        1.4.1 论文主要内容第22页
        1.4.2 论文结构框架第22-23页
2 基于图像特征的场景建模和闭环检测的研究第23-41页
    2.1 视觉SLAM中的图像特征提取第23-30页
        2.1.1 常用的点特征提取算法介绍第23-27页
        2.1.2 ORB特征提取算法第27-29页
        2.1.3 ORB特征提取算法的优化第29-30页
    2.2 视觉SLAM中的地图特征匹配第30-31页
    2.3 视觉SLAM中的关键帧选择第31-34页
    2.4 视觉SLAM中的闭环检测第34-40页
        2.4.1 闭环检测中的关键问题第36-37页
        2.4.2 闭环检测的方法第37-40页
    2.5 本章小结第40-41页
3 基于图优化SLAM算法的研究第41-59页
    3.1 基于图优化SLAM方法的介绍第41-44页
    3.2 自然特征下基于图优化的单目SLAM算法第44-45页
    3.3 摄像头成像模型第45-48页
        3.3.1 图像中像素坐标系与物理坐标系第46-47页
        3.3.2 摄像头坐标系与图像平面物理坐标系第47页
        3.3.3 世界坐标系与摄像头坐标系第47-48页
    3.4 摄像头标定过程第48-50页
    3.5 帧间运动结构恢复第50-53页
        3.5.1 旋转矩阵的表示方法第51-52页
        3.5.2 对极几何和奇异值分解第52-53页
    3.6 地图优化第53-54页
    3.7 逆深度估计模型第54-57页
    3.8 本章小结第57-59页
4 实验结果与分析第59-75页
    4.1 图像特征算法的比较分析第59-63页
        4.1.1 实验方法第59-60页
        4.1.2 对比实验结果与分析第60-63页
    4.2 关键帧和闭环检测实验第63-67页
        4.2.1 关键帧实验第65-66页
        4.2.2 闭环检测实验第66-67页
    4.3 自然环境中的室内实验第67-71页
        4.3.1 逆深度方法获取尺度实验第67-69页
        4.3.2 室内轨道实验第69-71页
    4.4 自然环境中的室外实验第71-74页
    4.5 本章小结第74-75页
5 总结与展望第75-77页
参考文献第77-81页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第81-85页
学位论文数据集第85页

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