移动机器人三维面特征地图创建关键技术研究

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移动机器人三维面特征地图创建关键技术研究

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移动机器人三维面特征地图创建关键技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-15页
1.1 论文的研究背景及意义	第10-11页
1.2 机器人地图创建发展以及研究现状	第11-13页
1.3 本文研究内容与结构安排	第13-15页
1.3.1 研究内容	第13-14页
1.3.2 论文结构安排	第14-15页
第2章三维地图创建研发平台及数据预处理	第15-23页
2.1 移动机器人硬件平台	第15页
2.1.1 Pioneer移动机器人整体实验平台	第15页
2.2 三维视觉信息获取装置	第15-17页
2.2.1 Kinect的结构组成	第15-16页
2.2.2 Kinect for SDK介绍	第16-17页
2.2.3 Kinect工作原理	第17页
2.3 三维地图创建的软件平台	第17-19页
2.3.1 点云库PCL	第17-18页
2.3.2 计算机视觉库OpenCV	第18-19页
2.3.3 机器人操作系统ROS	第19页
2.4 点云数据获取	第19-20页
2.5 数据预处理	第20-22页
2.5.1 噪声分析	第20-21页
2.5.2 点云数据去噪处理	第21-22页
2.6 本章小结	第22-23页
第3章三维点云平面分割	第23-34页
3.1 三维点云平面特征提取的关键技术	第23-24页
3.2 基于PCA的区域增长三维分割法	第24-31页
3.2.1 平面检测的总体方案	第24-25页
3.2.2 平面模型定义	第25-26页
3.2.3 基于PCA的三维点云法向量估计	第26-29页
3.2.4 基于区域增长的分割方法	第29-31页
3.3 实验结果	第31-33页
3.6 小结	第33-34页
第4章基于平面特征配准的关键技术研究	第34-52页
4.1 基于ICP算法的三维点云配准	第34-38页
4.1.1 ICP算法原理	第35-36页
4.1.2 ICP算法特性分析以及各种改进	第36-38页
4.2 基于平面特征的三维点云配准	第38-46页
4.2.1 平面特征匹配整体方案	第38-39页
4.2.2 平面片面积计算	第39-42页
4.2.3 基于平面特征配准	第42-45页
4.2.4 基于平面特征配准的三维运动求解	第45-46页
4.3 配准实验结果分析	第46-50页
4.4 小结	第50-52页
第5章闭环检测及优化	第52-66页
5.1 闭环检测	第52-58页
5.1.1 闭环检测定义	第52-53页
5.1.2 闭环检测的关键问题	第53页
5.1.3 闭环检测的方法现状	第53-54页
5.1.4 本文闭环检测方案	第54-58页
5.1.5 闭环检测结果	第58页
5.2 全局优化	第58-65页
5.2.1 图优化方法概述	第58-60页
5.2.2 基于梯度下降法的图优化	第60-62页
5.2.3 优化结果	第62-65页
5.3 小结	第65-66页
总结与展望	第66-68页
参考文献	第68-73页
附录A 攻读学位期间发表的学术论文	第73-74页
致谢	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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