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基于Bumblebee XB3的同时定位与地图构建算法研究
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基于Bumblebee XB3的同时定位与地图构建算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
　　1. 绪论第9-14页
　　　　1.1. 选题背景及意义第9-10页
　　　　1.2. 移动机器人的研究现状第10-12页
　　　　　　1.2.1. 移动机器人国外研究现状第10-11页
　　　　　　1.2.2. 移动机器人国内研究现状第11-12页
　　　　1.3. 基于视觉的SLAM描述第12-13页
　　　　　　1.3.1. SLAM中的视觉系统第12页
　　　　　　1.3.2. 视觉图像特征提取第12-13页
　　　　1.4. 本文的章节安排以及主要工作第13-14页
　　2. 移动机器人的视觉平台第14-25页
　　　　2.1. 图像的采集第14页
　　　　2.2. 摄像机模型第14-16页
　　　　2.3. 双目视觉模型第16-17页
　　　　2.4. 照相机标定第17-24页
　　　　　　2.4.1. 照相机标定的理论知识第18-19页
　　　　　　2.4.2. 照相机标定的实验结果第19-24页
　　　　2.5. 本章小结第24-25页
　　3. 基于双目视觉的图像特征提取与匹配第25-42页
　　　　3.1. 特征提取算法第25-36页
　　　　　　3.1.1. Harris特征提取算法第25-26页
　　　　　　3.1.2. SUSAN算子第26-28页
　　　　　　3.1.3. SIFT特征提取算法第28-30页
　　　　　　3.1.4. SURF特征提取算法第30-36页
　　　　3.2. 特征匹配算法第36-38页
　　　　3.3. 特征提取和匹配实验第38-41页
　　　　3.4. 本章小结第41-42页
　　4. 移动机器人SLAM算法第42-54页
　　　　4.1. 引言第42-43页
　　　　4.2. SLAM的概率模型第43-46页
　　　　　　4.2.1. 运动模型第44-45页
　　　　　　4.2.2. 观测模型第45-46页
　　　　4.3. 基于EKF的SLAM算法第46-50页
　　　　　　4.3.1. 状态预测阶段第47-49页
　　　　　　4.3.2. 状态更新阶段第49-50页
　　　　4.4. 基于EIF的SLAM算法第50-53页
　　　　4.5. 本章小结第53-54页
　　5. 双目视觉SLAM算法第54-63页
　　　　5.1. 环境特征第55-56页
　　　　5.2. 状态预测第56-57页
　　　　5.3. 数据关联第57-59页
　　　　　　5.3.1. 最近邻数据关联算法第58-59页
　　　　5.4. 状态更新第59-60页
　　　　5.5. 实验仿真第60-62页
　　　　5.6. 本章小结第62-63页
　　6. 总结与展望第63-64页
参考文献第64-67页
致谢第67-68页
个人简历第68-69页
攻读硕士期间发表的论文第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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