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不依赖GPS定位理论及方法研究

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不依赖GPS定位理论及方法研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-13页
1 绪论第13-31页
  1.1 研究背景和意义第13-14页
  1.2 智能车发展概述第14-21页
    1.2.1 国外研究现状第14-18页
    1.2.2 国内研究现状第18-21页
  1.3 智能车定位技术概述第21-26页
    1.3.1 车辆定位技术采用的主要方法第21-24页
    1.3.2 SLAM问题中的环境建模方法概述第24-25页
    1.3.3 车辆同时定位与地图构建问题第25-26页
  1.4 本文工作及结构第26-31页
    1.4.1 本文工作第26-29页
    1.4.2 本文结构第29-31页
2 车辆定位问题的分析与建模第31-43页
  2.1 引言第31页
  2.2 车辆定位问题的概率学原理第31-37页
    2.2.1 车辆定位问题描述第31-35页
    2.2.2 基于里程计的车辆定位算法基本原理第35页
    2.2.3 基于Kalman滤波的SLAM算法基本原理第35-36页
    2.2.4 基于粒子滤波的SLAM算法基本原理第36-37页
  2.3 车辆定位问题中的数学模型第37-42页
    2.3.1 坐标系统及移动车辆位姿、环境路标定义第37-38页
    2.3.2 基于里程计的移动车辆运动学建模第38-40页
    2.3.3 不依赖里程计的车辆运动学建模第40-41页
    2.3.4 环境观测模型及不确定性建模第41-42页
  2.4 小结第42-43页
3 基于旋转-平移解耦的立体视觉里程计理论及算法第43-73页
  3.1 视觉系统的分类及其数学模型第45-48页
    3.1.1 单目视觉系统第45-46页
    3.1.2 双目视觉系统第46-48页
    3.1.3 其他视觉系统第48页
  3.2 视觉里程计的预处理第48-57页
    3.2.1 特征点提取和匹配第48-56页
    3.2.2 RANSAC第56-57页
  3.3 基于旋转-平移解耦的立体视觉里程计理论及算法第57-71页
    3.3.1 摄像机姿态估计第58-61页
    3.3.2 摄像机位置估计第61-64页
    3.3.3 实验第64-71页
  3.4 小结第71-73页
4 基于正交容积变换卡尔曼滤波器的SLAM理论及算法研究第73-91页
  4.1 基于KALMAN滤波的SLAM算法的理论知识第75-77页
    4.1.1 SLAM的定义第76页
    4.1.2 贝叶斯推导第76-77页
  4.2 正交容积变换第77-78页
  4.3 基于平方根正交容积卡尔曼滤波SLAM理论及算法(SCQKF-SLAM)第78-83页
    4.3.1 预测第78-79页
    4.3.2 更新第79-81页
    4.3.3 初始化新的特征点第81页
    4.3.4 数据关联第81-83页
  4.4 实验与仿真第83-89页
    4.4.1 Matlab仿真实验第83-85页
    4.4.2 Car Park数据集实验及分析第85-88页
    4.4.3 维多利亚数据库仿真第88-89页
  4.5 小结第89-91页
5 基于正交容积粒子滤波器的SLAM理论及算法研究第91-121页
  5.1 概率图模型下的SLAM基本理论第91-95页
    5.1.1 概率图模型基本知识第91-92页
    5.1.2 SLAM问题:马尔科夫链?隐式马尔科夫链?第92-95页
    5.1.3 Full-SLAM第95页
  5.2 FASTSLAM算法原理及证明第95-97页
  5.3 正交容积FASTSLAM理论及算法第97-103页
    5.3.1 预测第97-98页
    5.3.2 更新第98-100页
    5.3.3 初始化新的特征点第100-101页
    5.3.4 重要性采样第101-102页
    5.3.5 重采样第102-103页
  5.4 实验及仿真第103-118页
    5.4.1 正交容积FastSLAM算法的实验与分析第103-110页
    5.4.2 不依赖里程计的车辆运动学模型的实验与分析第110-118页
  5.5 小结第118-121页
6 总结和展望第121-123页
参考文献第123-131页
附录A 一维SLAM例子第131-135页
附录B GRAPH MODEL SLAM第135-137页
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果第137-141页
学位论文数据集第141页

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