| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 移动平台激光定位方法 | 第15-16页 |
| 1.2.2 移动平台视觉定位方法 | 第16-17页 |
| 1.2.3 激光与视觉融合定位方法 | 第17-19页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 论文的结构组织 | 第20-22页 |
| 第二章 激光与视觉联合构图算法研究 | 第22-44页 |
| 2.1 引言 | 第22-24页 |
| 2.2 视觉理论基础 | 第24-33页 |
| 2.2.1 针孔相机模型 | 第24-26页 |
| 2.2.2 图像畸变 | 第26页 |
| 2.2.3 图像特征提取与匹配 | 第26-29页 |
| 2.2.4 李群与李代数 | 第29-31页 |
| 2.2.5 坐标系变换 | 第31-33页 |
| 2.3 基于激光雷达-单目相机的联合地图构建算法 | 第33-40页 |
| 2.3.1 算法系统框架 | 第33-34页 |
| 2.3.2 基于SE(2)位姿约束的BA优化 | 第34-37页 |
| 2.3.3 基于激光位姿约束的相机位姿图优化 | 第37-40页 |
| 2.4 算例分析 | 第40-43页 |
| 2.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 激光与视觉融合定位模型构建 | 第44-57页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 定位问题的概率学表述 | 第45-47页 |
| 3.3 轮式里程计运动模型 | 第47-49页 |
| 3.4 激光观测模型 | 第49-52页 |
| 3.4.1 波束模型 | 第49-51页 |
| 3.4.2 似然域模型 | 第51-52页 |
| 3.5 视觉观测模型构建 | 第52-55页 |
| 3.5.1 重投影误差概率 | 第53页 |
| 3.5.2 匹配置信度 | 第53-54页 |
| 3.5.3 视觉观测模型 | 第54-55页 |
| 3.6 激光与视觉融合观测模型 | 第55-56页 |
| 3.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 激光与视觉融合定位算法的设计与实现 | 第57-75页 |
| 4.1 引言 | 第57-59页 |
| 4.2 融合理论基础 | 第59-62页 |
| 4.2.1 粒子滤波 | 第59-60页 |
| 4.2.2 扩展卡尔曼滤波 | 第60-61页 |
| 4.2.3 CSM激光点云匹配 | 第61-62页 |
| 4.3 AMCL定位算法分析 | 第62-64页 |
| 4.4 激光与视觉融合的全局定位算法 | 第64-67页 |
| 4.5 激光与视觉融合的EKF局部定位算法 | 第67-69页 |
| 4.6 算例分析 | 第69-74页 |
| 4.6.1全局定位实验 | 第69-73页 |
| 4.6.2局部定位实验 | 第73-74页 |
| 4.7 本章小结 | 第74-75页 |
| 第五章 定位软件系统设计及实验 | 第75-91页 |
| 5.1 硬件实验平台 | 第75-77页 |
| 5.2 软件系统设计 | 第77-80页 |
| 5.2.1 系统电气连接 | 第77-78页 |
| 5.2.2 基于FreeRTOS的嵌入式软件系统设计 | 第78页 |
| 5.2.3 基于ROS的上层软件系统设计 | 第78-80页 |
| 5.3 联合地图构建实验 | 第80-81页 |
| 5.4 全局定位实验 | 第81-87页 |
| 5.5 局部定位实验 | 第87-90页 |
| 5.6 本章小结 | 第90-91页 |
| 第六章 总结与展望 | 第91-93页 |
| 6.1 全文总结 | 第91-92页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-100页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第100页 |