| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文内容与结构 | 第13-15页 |
| 第2章 基础理论与平台设计 | 第15-28页 |
| 2.1 相机成像模型 | 第15-18页 |
| 2.1.1 几种常见的坐标系 | 第15-16页 |
| 2.1.2 针孔模型 | 第16-17页 |
| 2.1.3 畸变模型 | 第17-18页 |
| 2.2 位姿的表示方法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 欧拉角表示法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 3D坐标系之间的转换关系 | 第19-20页 |
| 2.3 特征提取方法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 图像基础 | 第20-21页 |
| 2.3.2 针对路标特征点的提取方法 | 第21-23页 |
| 2.4 实验平台简介 | 第23-27页 |
| 2.4.1 硬件平台 | 第23-25页 |
| 2.4.2 软件平台 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于单目相机的位姿估计方法 | 第28-41页 |
| 3.1 单相机系统的状态空间模型 | 第28-30页 |
| 3.2 卡尔曼滤波器 | 第30-34页 |
| 3.2.1 扩展卡尔曼滤波器 | 第30-31页 |
| 3.2.2 自适应扩展卡尔曼滤波器 | 第31-33页 |
| 3.2.3 无迹卡尔曼滤波器 | 第33-34页 |
| 3.3 仿真和实验 | 第34-40页 |
| 3.3.1 仿真 | 第34-38页 |
| 3.3.2 实验 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于多相机信息融合的位姿估计方法 | 第41-52页 |
| 4.1 多相机系统的状态空间模型 | 第41-42页 |
| 4.2 基于无迹卡尔曼滤波器的集中式融合估计方法 | 第42-43页 |
| 4.3 基于非线性卡尔曼滤波器的分布式融合估计方法 | 第43-45页 |
| 4.3.1 矩阵加权分布式融合估计方法 | 第43-44页 |
| 4.3.2 CI融合方法 | 第44-45页 |
| 4.4 仿真和实验 | 第45-51页 |
| 4.4.1 仿真 | 第45-48页 |
| 4.4.2 实验 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 遮挡情况下的刚体位姿估计方法 | 第52-62页 |
| 5.1 遮挡情况下融合估计方法概述 | 第52-53页 |
| 5.2 遮挡情况下的分布式融合估计改进方法 | 第53-56页 |
| 5.2.1 严重遮挡下的改进策略 | 第53页 |
| 5.2.2 部分遮挡下的改进策略 | 第53-56页 |
| 5.3 仿真和实验 | 第56-60页 |
| 5.3.1 仿真 | 第56-58页 |
| 5.3.2 实验 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68-72页 |
| 附录 1 | 第68-69页 |
| 附录 2 | 第69-70页 |
| 附录 3 | 第70-71页 |
| 附录 4 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第73页 |