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基于视觉的多机器人协作SLAM研究
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基于视觉的多机器人协作SLAM研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-14页
第1章 绪论
第14-35页
1.1 课题来源
第14页
1.2 研究的目的与意义
第14-15页
1.3 多机器人系统研究现状
第15-24页
1.3.1 国外多机器人系统的发展概况
第15-19页
1.3.2 国内多机器人系统的发展概况
第19-20页
1.3.3 多机器人系统协作
第20-22页
1.3.4 多机器人通信
第22-24页
1.4 基于视觉的SLAM研究综述
第24-30页
1.4.1 基于视觉的SLAM
第24-25页
1.4.2 视觉传感器
第25-26页
1.4.3 路标的提取
第26-29页
1.4.4 SLAM算法
第29-30页
1.5 多机器人协作SLAM研究综述
第30-33页
1.6 本文的主要研究内容
第33-34页
1.7 本文组织结构
第34-35页
第2章 多机器人系统及任务分配研究
第35-60页
2.1 引言
第35-36页
2.2 INSPbot机器人实验平台
第36-37页
2.3 多机器人系统UMRS的组织结构
第37-38页
2.4 UMRS通信子系统
第38-43页
2.4.1 UPn P协议
第38-39页
2.4.2 基础通信功能
第39-40页
2.4.3 UMRS通信系统的层次结构
第40页
2.4.4 成员发现与通信
第40-42页
2.4.5 UMRS通信性能分析
第42-43页
2.5 多机器人任务分配算法研究
第43-59页
2.5.1 协商协议
第43页
2.5.2 任务分配问题
第43-46页
2.5.3 一种MT-SR-TA任务分配方法CMRTA
第46-56页
2.5.4 协作实验
第56-59页
2.6 本章小结
第59-60页
第3章 基于特征点三维信息的自然路标的提取与描述
第60-87页
3.1 引言
第60-62页
3.2 特征点的检测方法
第62-65页
3.2.1 基于SIFT算法的特征点检测
第62-64页
3.2.2 基于SURF算法的特征点检测
第64-65页
3.3 双目图像特征点提取与匹配
第65-66页
3.4 特征点对应空间点的三维信息的获取
第66-68页
3.5 基于视场规则的特征点过滤
第68-69页
3.6 基于改进Mean Shift算法的自然路标提取
第69-72页
3.7 自然路标的描述
第72-75页
3.7.1 自然路标的组成
第72-73页
3.7.2 自然路标描述符的生成
第73-75页
3.8 自然路标在机器人位姿估计中的应用
第75-78页
3.9 实验结果与分析
第78-86页
3.9.1 路标提取实验
第78-80页
3.9.2 聚类参数对聚类数量影响
第80-82页
3.9.3 双目视觉系统的基线距对聚类数量和定位的影响
第82-83页
3.9.4 TDNL路标的环境适用性
第83-86页
3.10 本章小结
第86-87页
第4章 基于自然路标和局部地图更新的v SLAM
第87-101页
4.1 引言
第87页
4.2 v SLAM问题描述
第87-89页
4.3 地图的表示
第89-90页
4.4 基于自然路标与局部地图更新的NL-SLAM
第90-95页
4.4.1 机器人运动学模型
第90-91页
4.4.2 局部地图概念
第91-92页
4.4.3 NL-SLAM算法分析
第92-95页
4.5 实验结果与分析
第95-100页
4.6 本章小结
第100-101页
第5章 基于共享路标的多机器人协作v SLAM
第101-121页
5.1 引言
第101页
5.2 Fast SLAM分析
第101-104页
5.3 基于共享自然路标的MR-v SLAM算法
第104-107页
5.4 MR-v SLAM算法分析
第107-115页
5.4.1 无偏转换
第108-109页
5.4.2 基于UKF和自然路标匹配采样新位姿
第109-110页
5.4.3 自然路标更新
第110-112页
5.4.4 粒子权重计算
第112页
5.4.5 重新采样
第112页
5.4.6 协作地图构建
第112-115页
5.5 实验结果分析
第115-120页
5.6 本章小结
第120-121页
结论
第121-123页
参考文献
第123-134页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
第134-136页
致谢
第136-137页
个人简历
第137页
本篇论文共
137
页,
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