融合IMU信息的双目视觉SLAM研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1.课题背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2.国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1.视觉SLAM研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2.视觉SLAM和IMU信息融合研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.本文主要研究内容与组织架构 | 第14-17页 |
| 第2章 视觉信息处理 | 第17-34页 |
| 2.1.引言 | 第17页 |
| 2.2.相机模型 | 第17-20页 |
| 2.2.1.相机投影模型 | 第17-19页 |
| 2.2.2.相机畸变模型 | 第19-20页 |
| 2.3.特征点检测和描述 | 第20-24页 |
| 2.3.1.FAST特征点 | 第20-21页 |
| 2.3.2.BRIEF特征描述子 | 第21-22页 |
| 2.3.3.ORB特征 | 第22-24页 |
| 2.4.立体视觉模型 | 第24-27页 |
| 2.4.1.双目测距原理 | 第24-25页 |
| 2.4.2.迭代最近点法 | 第25-27页 |
| 2.5.回环检测回环校正 | 第27-33页 |
| 2.5.1.词袋模型和视觉字典 | 第27-29页 |
| 2.5.2.回环检测 | 第29-30页 |
| 2.5.3.回环校正 | 第30-33页 |
| 2.6.本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 IMU信息预处理 | 第34-46页 |
| 3.1.引言 | 第34页 |
| 3.2.IMU建模 | 第34-36页 |
| 3.2.1.IMU噪声模型 | 第34-35页 |
| 3.2.2.IMU运动学模型 | 第35-36页 |
| 3.3.IMU预积分 | 第36-45页 |
| 3.3.1.预积分IMU测量值 | 第37-40页 |
| 3.3.2.噪声的传播 | 第40-42页 |
| 3.3.3.随机游走bias的更新 | 第42-45页 |
| 3.4.本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 视觉和IMU信息融合 | 第46-61页 |
| 4.1.引言 | 第46页 |
| 4.2.系统初始化 | 第46-49页 |
| 4.2.1.估计初始的陀螺仪bias | 第46-47页 |
| 4.2.2.估计初始速度和重力向量 | 第47-49页 |
| 4.3.非线性优化 | 第49-56页 |
| 4.3.1.状态量和误差项 | 第49-51页 |
| 4.3.2.IMU残差项的雅克比矩阵 | 第51-54页 |
| 4.3.3.LM算法 | 第54-56页 |
| 4.4.地图保存和复用 | 第56-60页 |
| 4.4.1.地图保存 | 第57-58页 |
| 4.4.2.地图复用 | 第58-60页 |
| 4.5.本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第61-72页 |
| 5.1.引言 | 第61页 |
| 5.2.标定实验 | 第61-66页 |
| 5.2.1.实验平台 | 第61-62页 |
| 5.2.2.双目相机标定 | 第62-64页 |
| 5.2.3.相机和IMU联合标定 | 第64-66页 |
| 5.3.使用EUROC数据集定位和建图 | 第66-70页 |
| 5.4.使用小觅双目相机定位和建图 | 第70-71页 |
| 5.5.本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
