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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,
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