基于ARM/DSP的轮式机器人视觉导航及控制系统
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·移动机器人的发展现状 | 第7-9页 |
| ·同步定位与地图创建研究现状 | 第9-10页 |
| ·同步定位与地图创建 | 第9页 |
| ·SLAM研究难点 | 第9-10页 |
| ·本文的内容安排及创新点 | 第10-12页 |
| ·本文的内容安排 | 第10-12页 |
| 2 硬件系统构架 | 第12-17页 |
| ·硬件系统构架 | 第12-15页 |
| ·控制器 | 第13页 |
| ·控制器外围模块 | 第13-15页 |
| ·ARM/DSP程序运行架构 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 3 视觉SLAM算法 | 第17-27页 |
| ·SLAM模型 | 第17-20页 |
| ·坐标系统模型 | 第17-18页 |
| ·环境地图模型 | 第18页 |
| ·机器人位置模型 | 第18页 |
| ·机器人运动模型 | 第18-19页 |
| ·传感器观测模型 | 第19-20页 |
| ·FastSLAM算法 | 第20-26页 |
| ·粒子滤波理论 | 第21-23页 |
| ·样本退化处理方法 | 第23-24页 |
| ·FastSLAM实现 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 KINECT深度图像修复 | 第27-33页 |
| ·KINECT介绍 | 第27-28页 |
| ·KINECT误差 | 第28页 |
| ·KINECT深度图像修复算法 | 第28-31页 |
| ·彩色图像和深度图像对齐裁剪 | 第28-29页 |
| ·提取物体轮廓 | 第29-30页 |
| ·最近邻深度图像修复 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 5 目标识别与数据关联 | 第33-42页 |
| ·特征描述 | 第33页 |
| ·ORB特征提取 | 第33-35页 |
| ·ORB算法实现原理 | 第33-34页 |
| ·实现方法及关键点 | 第34-35页 |
| ·ORB特征点的方向和旋转不变性 | 第35页 |
| ·ORB算法如何获得对噪声的鲁棒性 | 第35页 |
| ·数据关联 | 第35-38页 |
| ·局部敏感哈希算法 | 第36-37页 |
| ·数据关联步骤 | 第37-38页 |
| ·ORB特征检测及LSH匹配 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 6 实验过程与结果分析 | 第42-46页 |
| ·实验过程 | 第42-43页 |
| ·实验分析 | 第43-46页 |
| 7 总结和展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
