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基于立体视觉的室外移动机器人定位与环境建模研究

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基于立体视觉的室外移动机器人定位与环境建模研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第一章 绪论第11-23页
  1.1 研究背景第11-13页
  1.2 国内外研究现状第13-20页
    1.2.1 视觉里程计的研究现状第13-16页
    1.2.2 三维环境建模方法的研究现状第16-18页
    1.2.3 基于视觉的SLAM方法的研究现状第18-19页
    1.2.4 现有方法存在的问题第19-20页
  1.3 论文主要内容与目标第20-21页
  1.4 论文章节安排第21-23页
第二章 基于ORB特征的视觉里程计算法研究第23-45页
  2.1 移动机器人视觉定位基本框架第23-24页
  2.2 ORB视觉特征算子第24-27页
    2.2.1 ORB特征点提取第24-26页
    2.2.2 ORB特征点提取均匀化第26-27页
  2.3 ORB特征匹配与跟踪第27-29页
    2.3.1 汉明距离匹配第27-28页
    2.3.2 ORB特征匹配对优化第28-29页
  2.4 移动机器人运动估计第29-34页
    2.4.1 移动机器人定位模型第29-31页
    2.4.2 基于特征匹配的机器人运动估计第31-34页
  2.5 EKF融合惯导信息第34页
  2.6 ORB-VO算法总结第34-35页
  2.7 实验结果第35-43页
    2.7.1 ORB特征提取对比实验第36页
    2.7.2 ORB特征匹配与跟踪实验第36-38页
    2.7.3 视觉里程计定位实验第38-43页
  2.8 本章小结第43-45页
第三章 基于立体视觉的室外三维环境快速重构第45-65页
  3.1 室外三维环境快速重建研究内容第45-46页
  3.2 视差图生成第46-48页
    3.2.1 立体匹配第46-48页
    3.2.2 视差估算第48页
  3.3 三维点云的生成与滤波第48-50页
    3.3.1 双目视觉中空间坐标计算第48-49页
    3.3.2 点云滤波第49-50页
  3.4 局部点云拼接与优化第50-51页
  3.5 基于八叉树的点云压缩第51-54页
    3.5.1 八叉树的表达第52-53页
    3.5.2 八叉树更新第53-54页
  3.6 实验结果第54-63页
    3.6.1 视差图实验第54-55页
    3.6.2 点云重构实验第55-59页
    3.6.3 基于八叉树压缩重构效果第59-62页
    3.6.4 激光重构对比实验第62-63页
  3.7 本章小结第63-65页
第四章 基于图优化的视觉SLAM算法研究第65-87页
  4.1 视觉SLAM实现框架第65-66页
  4.2 SLAM中的图模型第66-69页
    4.2.1 图的表示第66-67页
    4.2.2 SLAM中图的构建第67-69页
  4.3 基于BoW的闭环检测算法研究第69-73页
    4.3.1 SLAM中的闭环第70页
    4.3.2 字典的创建与相似度比较第70-72页
    4.3.3 闭环检测算法第72-73页
  4.4 pose图优化第73-77页
    4.4.1 图优化理论推导第73-76页
    4.4.2 移动机器人SLAM算法实现第76-77页
  4.5 实验结果第77-86页
    4.5.1 闭环检测结果实验第77-78页
    4.5.2 优化后机器人定位与重构实验第78-86页
    4.5.3 SLAM中的实时性分析第86页
  4.6 本章小结第86-87页
第五章 总结与展望第87-89页
致谢第89-91页
参考文献第91-97页
作者在攻读硕士期间发表的论文第97页

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