| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 卫星拒止下激光雷达/光流自主导航技术研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.1 光流定位与自主导航技术研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 激光雷达SLAM研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.3 激光雷达/光流组合导航技术研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 论文研究目的与意义 | 第20页 |
| 1.4 论文研究内容与章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于激光雷达/光流传感器的导航方法误差特性分析 | 第22-44页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 基于光流传感器的导航方法误差特性分析 | 第22-32页 |
| 2.2.1 基于LK金字塔的光流算法研究 | 第23-26页 |
| 2.2.2 光流法估计速度原理分析 | 第26-28页 |
| 2.2.3 复杂环境下光流估计的误差特性分析 | 第28-29页 |
| 2.2.4 实验结果分析 | 第29-32页 |
| 2.3 基于激光雷达SLAM方法的误差特性分析 | 第32-43页 |
| 2.3.1 激光雷达工作原理分析 | 第33-34页 |
| 2.3.2 基于全局概率配准的SLAM算法研究 | 第34-38页 |
| 2.3.3 复杂环境下激光雷达SLAM定位误差特性分析 | 第38-39页 |
| 2.3.4 实验结果分析 | 第39-43页 |
| 2.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 复杂环境下光流导航算法的改进与实现 | 第44-63页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 基于ORB特征点的LK金字塔光流跟踪算法研究 | 第44-46页 |
| 3.2.1 ORB特征点检测算法研究 | 第44-46页 |
| 3.2.2 基于ORB特征点的LK金字塔光流法研究 | 第46页 |
| 3.3 大速度运动下图像分割辅助的光流跟踪改进算法研究 | 第46-49页 |
| 3.3.1 光流图像分割预处理算法研究 | 第47-48页 |
| 3.3.2 多方向筛选光流算法研究 | 第48-49页 |
| 3.4 光照变化下基于模板匹配辅助的光流抗干扰跟踪算法研究 | 第49-53页 |
| 3.4.1 光流图像滤波预处理算法研究 | 第49-51页 |
| 3.4.2 模板匹配辅助光流算法研究 | 第51-53页 |
| 3.5 复杂环境下光流导航算法设计与验证 | 第53-61页 |
| 3.5.1 算法结构设计 | 第53-54页 |
| 3.5.2 算法实验验证 | 第54-61页 |
| 3.6 本章小结 | 第61-63页 |
| 第四章 激光雷达/惯性多信息融合导航算法研究 | 第63-76页 |
| 4.1 引言 | 第63页 |
| 4.2 面向微小型飞行器的激光雷达点云姿态补偿算法研究 | 第63-66页 |
| 4.2.1 激光雷达点云的姿态补偿算法设计 | 第63-64页 |
| 4.2.2 姿态补偿算法实验验证 | 第64-66页 |
| 4.3 激光雷达/惯性松组合导航算法研究 | 第66-71页 |
| 4.3.1 基于EKF的激光雷达/惯性松组合导航算法设计 | 第67-69页 |
| 4.3.2 激光雷达/惯性组合导航系统量测延时补偿方案研究 | 第69页 |
| 4.3.3 激光雷达/惯性松组合导航算法实验验证 | 第69-71页 |
| 4.4 惯性辅助SLAM初值预测的激光雷达/惯性紧组合导航算法研究 | 第71-75页 |
| 4.4.1 惯性辅助SLAM的位姿迭代初值补偿算法研究 | 第72页 |
| 4.4.2 激光雷达/惯性紧组合导航算法实验验证 | 第72-75页 |
| 4.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 卫星拒止下微小型飞行器的激光雷达/光流/惯性自主导航系统设计及实验验证 | 第76-84页 |
| 5.1 引言 | 第76页 |
| 5.2 基于联邦滤波的激光雷达/光流/惯性组合导航算法研究 | 第76-78页 |
| 5.2.1 激光雷达/光流/惯性组合导航算法子滤波器的设计与实现 | 第76-77页 |
| 5.2.2 激光雷达/光流/惯性组合导航算法主滤波器的设计与实现 | 第77-78页 |
| 5.3 基于微小型飞行器的激光雷达/光流/惯性组合导航算法验证平台构建 | 第78-81页 |
| 5.3.1 组合导航系统硬件平台设计与实现 | 第78-80页 |
| 5.3.2 组合导航系统软件流程设计与实现 | 第80-81页 |
| 5.4 激光雷达/光流/惯性组合导航算法实验验证 | 第81-82页 |
| 5.5 本章小结 | 第82-84页 |
| 第六章 总结与展望 | 第84-86页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第84-85页 |
| 6.2 进一步工作展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第92页 |
