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基于PCA-SURF的单目视觉SLAM算法
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基于PCA-SURF的单目视觉SLAM算法
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-10页
1 绪论
第10-20页
· 选题背景及意义
第10-11页
· 移动机器人的国内外研究现状
第11-13页
· 移动机器人国外研究现状
第11-12页
· 移动机器人国内研究现状
第12-13页
· 移动机器人视觉 SLAM 概述
第13-17页
· SLAM 问题描述
第14页
· 常见的 SLAM 算法
第14-16页
· 视觉图像特征提取
第16-17页
· SLAM 算法中存在的主要问题
第17-19页
· 数据关联
第17-18页
· 环境地图的表示问题
第18页
· 如何描述和处理不确定信息
第18-19页
· 本文的论文结构安排
第19-20页
2 基于子区域 PCA-SURF 算法的地图特征提取
第20-40页
· 几种传统的特征提取算法
第20-28页
· Harris 算法
第20-22页
· SUSAN 算法
第22-23页
· SIFT 算法
第23-28页
· PCA-SURF 算法详述
第28-38页
· PCA 主成分分析算法
第28-29页
· PCA-SURF 算法
第29-38页
· 地图特征的逆深度参数变换
第38-39页
· 本章小结
第39-40页
3 基于 EKF-SLAM 的地图构建
第40-51页
· 卡尔曼滤波器(KF)和扩展卡尔曼滤波器(EKF)的原理
第40-44页
· KF 算法
第40-41页
· EKF 算法
第41-44页
· 单目视觉 SLAM 算法系统模型
第44-50页
· 坐标模型
第44-46页
· 状态模型
第46-48页
· 特征模型
第48页
· 观测模型
第48-50页
· 噪声模型
第50页
· 本章小结
第50-51页
4 单目视觉 SLAM 中的数据关联算法及实验仿真
第51-65页
· 数据关联算法
第51-55页
· 马氏距离
第52页
· 关联门概念
第52-54页
· 最近邻数据关联算法
第54-55页
· 基于 PCA-SURF 的单目视觉 SLAM 算法的执行过程
第55-62页
· 预测阶段
第56-57页
· 基于 1 点 RANSAC 的单目视觉 SLAM 的观测和更新
第57-61页
· 地图扩充阶段
第61-62页
· 室内场景单目视 SLAM 仿真
第62-64页
· 本章小结
第64-65页
5 总结与展望
第65-67页
· 总结
第65页
· 展望
第65-67页
参考文献
第67-71页
致谢
第71-72页
个人简历
第72-73页
攻读硕士期间发表的论文
第73-74 页
本篇论文共
74
页,
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