基于Jetson TX1的视觉同步定位及地图构建研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.3 课题的主要研究工作 | 第12-14页 |
| 第二章 视觉同步定位及建图系统 | 第14-23页 |
| 2.1 视觉SLAM组成 | 第14页 |
| 2.2 传感器数据 | 第14-15页 |
| 2.3 视觉里程计 | 第15-21页 |
| 2.3.1 特征点法 | 第15-20页 |
| 2.3.2 直接法 | 第20-21页 |
| 2.4 后端优化 | 第21页 |
| 2.5 回环检测 | 第21-22页 |
| 2.6 建图 | 第22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 硬件平台搭建 | 第23-29页 |
| 3.1 RGB-D摄像头Kinect | 第23-24页 |
| 3.2 中位机JetsonTX | 第24-28页 |
| 3.2.1 CUDA与并行计算 | 第25-28页 |
| 3.2.2 TensorRT与深度学习 | 第28页 |
| 3.3 移动机器人底盘Kobuki | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29页 |
| 第四章 基于ROS的软件平台搭建 | 第29-34页 |
| 4.1 ROS的信息机制 | 第30-31页 |
| 4.2 手柄的设置 | 第31-32页 |
| 4.3 rqt(RobotQt) | 第32页 |
| 4.4 Rviz | 第32-33页 |
| 4.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 Kinect2的标定 | 第34-40页 |
| 5.1 标定的目的与数学含义 | 第34-36页 |
| 5.2 标定过程 | 第36-38页 |
| 5.3 标定结果 | 第38-39页 |
| 5.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第六章 SLAM方案实现与分析 | 第40-51页 |
| 6.1 实验环境介绍 | 第40页 |
| 6.2 GMapping | 第40-43页 |
| 6.3 ORB-SLAM | 第43-48页 |
| 6.4 RTAB-MAP | 第48-50页 |
| 6.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第七章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 7.1 结论 | 第51页 |
| 7.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 附录一 | 第59-60页 |
| 附录二 | 第60页 |
