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基于双目视觉的移动机器人SLAM算法研究

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基于双目视觉的移动机器人SLAM算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-17页
  · 引言第9页
  · 移动机器人的发展历史第9-10页
  · 移动机器人定位与建图第10-12页
    · 移动机器人的定位方法第10-11页
    · 环境建模与定位技术第11-12页
  · SLAM的研究现状第12-15页
    · 现阶段SLAM存在的问题第13-14页
    · SLAM问题的解决策略:SLAM的滤波器第14-15页
    · 测量与数据关联第15页
  · 课题来源及章节安排第15-17页
第二章 基于SLAM的系统平台的建立第17-22页
  · SLAM数学定义第17-18页
  · 常用的SLAM算法第18-19页
    · 基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法第18页
    · 基于粒子滤波器的SLAM算法第18-19页
    · 基于期望最大值的算法第19页
  · SLAM的系统模型第19-21页
  · 本章小结第21-22页
第三章 双目视觉定位与图像处理第22-36页
  · 摄像机标定模型选择第22-24页
    · 摄像机标定的分类第22-23页
    · 摄像机标定第23-24页
  · 图像立体匹配第24-25页
  · 双目视觉定位原理第25-27页
  · SURF算法第27-31页
    · SURF特征点的检测第27-29页
    · 特征点的描述第29-31页
  · SURF特征的提取与匹配第31-35页
    · SURF特征点的匹配原理第31-32页
    · SURF匹配结果分析第32-35页
  · 本章小结第35-36页
第四章 双目视觉移动机器人SLAM实验及误差分析第36-43页
  · 基于SURF提取图像特征点的移动机器人SLAM实验研究第36-37页
  · 实验过程第37-42页
  · 实验误差分析第42页
  · 本章小结第42-43页
第五章 改进神经网络支持的基于EKF的SLAM第43-53页
  · 神经网络补偿里程计误差第43-45页
    · 神经网络第44页
    · 使用神经网络补偿里程计误差第44-45页
  · 改进神经网络支持的EKF-SLAM第45-49页
  · 实验结果第49-52页
    · 仿真结果第49-50页
    · 走廊环境下的实验第50-52页
  · 本章小结第52-53页
第六章 基于视频监控的目标跟踪第53-58页
  · 划线区域的视频监控第53-56页
    · 直线算法第53-55页
    · 划线区域填充算法第55-56页
  · 实验结果与分析第56-57页
  · 本章小结第57-58页
第七章 工作总结与展望第58-60页
  · 工作总结第58页
  · 未来工作展望第58-60页
参考文献第60-63页
发表论文和科研情况说明第63-64页
致谢第64-65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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