基于全景视觉的机器人SLAM方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 多摄像机立体视觉SLAM | 第12-13页 |
| 1.2.2 单摄像机视觉SLAM | 第13-14页 |
| 1.3 全景视觉SLAM的难点问题 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究课题与组织结构 | 第15-19页 |
| 1.4.1 本文的研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 本文的创新点 | 第16页 |
| 1.4.3 本文的组织结构 | 第16-19页 |
| 第2章 全景视觉采集设备及其图像表达 | 第19-35页 |
| 2.1 全景视觉设备与图像表达 | 第19-27页 |
| 2.1.1 全景视觉硬件结构 | 第19-21页 |
| 2.1.2 多摄像机系统模型 | 第21-22页 |
| 2.1.3 多摄像机坐标系一致化 | 第22-24页 |
| 2.1.4 多摄像机系统球面映射 | 第24-25页 |
| 2.1.5 二义性映射处理 | 第25-27页 |
| 2.2 球面像素表达模型 | 第27-28页 |
| 2.2.1 基于三角剖分的球面像素表达 | 第27-28页 |
| 2.2.2 基于经纬度划分的球面像素表达 | 第28页 |
| 2.3 实验及分析 | 第28-33页 |
| 2.3.1 坐标系一致化近似误差 | 第30页 |
| 2.3.2 二义性映射方法效果实验 | 第30-31页 |
| 2.3.3 球型全景图平面化实验 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 全景图像特征提取与匹配 | 第35-49页 |
| 3.1 全景图像特征提取 | 第35-37页 |
| 3.2 全景图像的PCA-SIFT算法描述 | 第37-42页 |
| 3.3 PCA-SIFT特征匹配 | 第42-45页 |
| 3.3.1 匹配子介绍 | 第42-43页 |
| 3.3.2 特征点粗匹配-最近邻NN方法 | 第43页 |
| 3.3.3 特征点精匹配-RANSAC方法 | 第43-45页 |
| 3.4 全景图像特征提取与匹配实验 | 第45-47页 |
| 3.4.1 全景图像 | 第45页 |
| 3.4.2 PCA-SIFT特征提取与匹配 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于全景视觉的机器人SLAM算法研究 | 第49-63页 |
| 4.1 SLAM问题描述 | 第49-50页 |
| 4.2 SLAM问题实现常用方法 | 第50-53页 |
| 4.2.1 基于EKF的SLAM方法 | 第50-52页 |
| 4.2.2 基于粒子滤波的SLAM方法 | 第52-53页 |
| 4.2.3 基于稀疏扩展信息滤波的SLAM方法 | 第53页 |
| 4.3 运动模型 | 第53-56页 |
| 4.4 感知模型 | 第56-59页 |
| 4.4.1 全景图像像素与特征物理位置的关系 | 第56-57页 |
| 4.4.2 确定特征点位置 | 第57-59页 |
| 4.4.3 特征匹配及新特征的初始化 | 第59页 |
| 4.5 基于全景视觉的移动机器人SLAM系统 | 第59-61页 |
| 4.5.1 系统结构 | 第59-60页 |
| 4.5.2 系统模块介绍 | 第60-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 全景移动机器人SLAM系统实现及结果分析 | 第63-79页 |
| 5.1 机器人平台与实验环境介绍 | 第63-65页 |
| 5.1.1 全景移动机器人平台介绍 | 第63-64页 |
| 5.1.2 实验环境设计 | 第64-65页 |
| 5.2 全景移动机器人SLAM系统实现 | 第65-68页 |
| 5.2.1 模型建立 | 第65页 |
| 5.2.2 特征初始化及地图构建 | 第65-66页 |
| 5.2.3 系统不确定性分析 | 第66-68页 |
| 5.2.4 状态更新 | 第68页 |
| 5.3 仿真实验 | 第68-73页 |
| 5.3.1 基于普通视觉的SLAM仿真 | 第68-70页 |
| 5.3.2 基于全景视觉的SLAM仿真 | 第70-73页 |
| 5.3.3 仿真结果分析 | 第73页 |
| 5.4 基于全景机器人实验结果及分析 | 第73-77页 |
| 5.4.1 基于里程计信息的定位实验 | 第73-74页 |
| 5.4.2 全景移动机器人SLAM系统运行实验 | 第74-76页 |
| 5.4.3 结果分析 | 第76-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-79页 |
| 第6章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 总结 | 第79-80页 |
| 6.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 攻读硕士学位期间获奖情况 | 第89-91页 |
| 作者简介 | 第91页 |
