| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题的来源 | 第9页 |
| 1.2 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外在该方向的研究现状及分析 | 第10-14页 |
| 1.3.1 空间非合作目标运动参数估计的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.2 基于视觉的三维重建方法的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 国内外文献综述的简析 | 第14-15页 |
| 1.5 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 空间非合作目标的三维点云获取 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 相机成像模型 | 第16-18页 |
| 2.2.1 单目成像模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 双目成像模型 | 第17-18页 |
| 2.3 相机参数标定 | 第18-21页 |
| 2.4 初始三维点云获取 | 第21-24页 |
| 2.4.1 总体流程 | 第21页 |
| 2.4.2 图像预处理 | 第21-22页 |
| 2.4.3 图像立体处理 | 第22-23页 |
| 2.4.4 实验验证 | 第23-24页 |
| 2.5 三维点云处理 | 第24-27页 |
| 2.5.1 点云处理流程 | 第24页 |
| 2.5.2 点云去噪 | 第24-25页 |
| 2.5.3 点云拼接 | 第25-26页 |
| 2.5.4 点云采样 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于Kalman滤波器的运动参数估计 | 第28-39页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 位姿参数的初步估计 | 第28-29页 |
| 3.3 无迹Ka lman滤波器的设计 | 第29-36页 |
| 3.3.1 欧拉轴/角参数式 | 第30-31页 |
| 3.3.2 状态方程与测量方程 | 第31-33页 |
| 3.3.3 无迹卡尔曼滤波器的实现 | 第33-36页 |
| 3.4 仿真研究 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 空间非合作目标的三维重建 | 第39-51页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 基于二次栅格的点云简化算法 | 第39-45页 |
| 4.2.1 二次栅格空间划分 | 第39-41页 |
| 4.2.2 k近邻搜索算法 | 第41-43页 |
| 4.2.3 法向量的估计与点云的采样 | 第43-45页 |
| 4.2.4 算法流程 | 第45页 |
| 4.3 基于De launa y三角剖分的表面重建 | 第45-48页 |
| 4.3.1 Power Crust表面重建算法 | 第46页 |
| 4.3.2 算法的实现过程 | 第46-48页 |
| 4.4 仿真研究 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 运动参数估计与三维重建实验研究 | 第51-65页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 实验平台搭建与实验流程 | 第51-54页 |
| 5.3 机械臂运动控制 | 第54-55页 |
| 5.4 目标在不同运动状况下的实验 | 第55-63页 |
| 5.4.1 平移运动 | 第55-57页 |
| 5.4.2 旋转运动 | 第57-60页 |
| 5.4.3 平移与旋转的复合运动 | 第60-63页 |
| 5.5 目标的三维重建实验 | 第63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |