| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 无人机室内定位和物体检测研究难点 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第19-20页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第21-22页 |
| 1.6 本章小结 | 第22-24页 |
| 第2章 无人机室内定位系统 | 第24-36页 |
| 2.1 数据融合系统 | 第24-25页 |
| 2.2 单目视觉里程计 | 第25-27页 |
| 2.3 INS数据处理 | 第27-29页 |
| 2.4 相机和IMU标定 | 第29-31页 |
| 2.5 核自适应滤波算法 | 第31-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 用于无人机抓取场景的物体检测 | 第36-48页 |
| 3.1 物体检测系统结构 | 第36-37页 |
| 3.2 目标检测 | 第37-43页 |
| 3.2.1 卷积神经网络 | 第37-40页 |
| 3.2.2 SSD：Single Shot Multi Box Detector | 第40-43页 |
| 3.3 最优抓取位置检测 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 实验验证与结果分析 | 第48-66页 |
| 4.1 无人机室内定位系统 | 第48-54页 |
| 4.1.1 无人机室内定位系统实验平台 | 第48-50页 |
| 4.1.2 数据采集实验 | 第50-52页 |
| 4.1.3 数据融合实验 | 第52-53页 |
| 4.1.4 实验分析 | 第53-54页 |
| 4.2 无人机抓取场景下物体检测 | 第54-64页 |
| 4.2.1 实验平台 | 第54-55页 |
| 4.2.2 数据采集 | 第55-58页 |
| 4.2.3 模型训练与实验分析 | 第58-63页 |
| 4.2.4 无人机物体检测实例 | 第63-64页 |
| 4.3 本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 结论与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 总结 | 第66页 |
| 5.2 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究 | 第74页 |