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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,点击这进入下载页面
 
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