基于旋转二维激光的三维地图构建
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 三维地图构建研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 三维地图构建方法 | 第11页 |
| 1.2.2 基于摄像头进行三维重建构建 | 第11-13页 |
| 1.2.3 基于RGB-D相机的构建方法 | 第13页 |
| 1.2.4 基于激光的地图构建方法 | 第13-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 系统架构及传感器间标定 | 第18-36页 |
| 2.1 概述 | 第18页 |
| 2.2 系统架构 | 第18-25页 |
| 2.2.1 硬件架构 | 第18-19页 |
| 2.2.2 各传感器介绍 | 第19-23页 |
| 2.2.3 软件架构 | 第23-25页 |
| 2.3 坐标、旋转表达及基本约定 | 第25-28页 |
| 2.3.1 点表示 | 第25-26页 |
| 2.3.2 旋转表示 | 第26-28页 |
| 2.4 各传感器内外参标定 | 第28-34页 |
| 2.4.1 相机内参及畸变参数标定 | 第28-29页 |
| 2.4.2 激光-相机标定 | 第29-33页 |
| 2.4.3 惯性传感器标定 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 传感器时间同步 | 第36-48页 |
| 3.1 概述 | 第36-37页 |
| 3.2 传感器时间同步方法 | 第37-43页 |
| 3.2.1 简单时间同步 | 第37页 |
| 3.2.2 样条平滑插值方法 | 第37-43页 |
| 3.3 各传感器时间同步方法 | 第43-44页 |
| 3.3.1 码盘、惯性传感器时间同步 | 第43页 |
| 3.3.2 视觉里程计时间同步 | 第43-44页 |
| 3.4 实验结果 | 第44-46页 |
| 3.4.1 码盘数据时间同步 | 第44页 |
| 3.4.2 惯性传感单元时间同步 | 第44-45页 |
| 3.4.3 视觉里程计数据同步 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 多传感器融合的实时位姿估计 | 第48-64页 |
| 4.1 概述 | 第48页 |
| 4.2 基于双目ORB-SLAM2的视觉里程计 | 第48-51页 |
| 4.2.1 视觉里程计简介 | 第48-49页 |
| 4.2.2 基于ORB-SLAM2的视觉里程计 | 第49-51页 |
| 4.3 基于JDL模型的多传感器数据融合 | 第51-53页 |
| 4.3.1 JDL模型简介 | 第51-52页 |
| 4.3.2 基于JDL的传感器融合设计 | 第52-53页 |
| 4.4 基于EKF的态势推断 | 第53-58页 |
| 4.4.1 EKF算法简介 | 第54-55页 |
| 4.4.2 视觉里程计和惯性传感单元数据滤波 | 第55-58页 |
| 4.5 实验结果 | 第58-62页 |
| 4.5.1 位姿估计路径对比 | 第58-59页 |
| 4.5.2 位姿估计局部地图构建对比 | 第59-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 连续移动下的三维激光地图构建 | 第64-80页 |
| 5.1 概述 | 第64页 |
| 5.2 局部地图构建 | 第64-66页 |
| 5.3 基于ICP的在线局部地图优化 | 第66-70页 |
| 5.3.1 点到点优化的ICP方法 | 第66-67页 |
| 5.3.2 点到面优化的ICP方法 | 第67-68页 |
| 5.3.3 实验结果 | 第68-70页 |
| 5.4 基于ICP的离线地图优化 | 第70-77页 |
| 5.4.1 激光连续部分提取 | 第71-72页 |
| 5.4.2 基于ICP的激光校准 | 第72-73页 |
| 5.4.3 基于卡尔曼滤波的位姿平滑 | 第73-75页 |
| 5.4.4 实验结果 | 第75-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第80页 |
| 6.2 展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 个人简历 | 第88-90页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文与取得的其它研究成果 | 第90页 |
