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基于深度視覺的室內移動機器人即時定位與建圖研究

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基于深度視覺的室內移動機器人即時定位與建圖研究
論文目錄
 
摘要第1-6頁
abstract第6-10頁
第1章 緒論第10-19頁
  1.1 研究的背景及意義第10-11頁
  1.2 移動機器人發展與研究現狀第11-13頁
    1.2.1 國外研究現狀第11-12頁
    1.2.2 國內研究現狀第12-13頁
  1.3 視覺SLAM技術關鍵與發展現狀第13-18頁
    1.3.1 視覺SLAM傳感器分類第13-15頁
    1.3.2 視覺SLAM技術關鍵第15-16頁
    1.3.3 視覺SLAM國內外發展現狀第16-18頁
  1.4 本文主要研究內容和結構安排第18-19頁
第2章 基于深度相機的SLAM系統數學模型第19-29頁
  2.1 深度相機模型第19-23頁
    2.1.1 坐標系第19-21頁
    2.1.2 針孔相機模型第21-22頁
    2.1.3 深度相機的標定第22-23頁
  2.2 基于深度相機的SLAM系統描述第23-27頁
    2.2.1 系統狀態描述第24頁
    2.2.2 移動機器人的SLAM模型第24-25頁
    2.2.3 SLAM過程的圖模型與優化方法第25-27頁
  2.3 本章小結第27-29頁
第3章 基于深度相機的視覺里程計第29-41頁
  3.1 圖像特征提取第29-32頁
    3.1.1 ORB特征第30-31頁
    3.1.2 特征提取算法效果對比第31-32頁
  3.2 圖像特征匹配與運動估計第32-38頁
    3.2.1 圖像特征相似性度量與匹配第32-34頁
    3.2.2 相機運動估計第34-38頁
  3.3 相機運動估計實驗第38-40頁
  3.4 本章小結第40-41頁
第4章 視覺SLAM的回環檢測與后端優化第41-55頁
  4.1 視覺詞袋模型第41-43頁
  4.2 后端位姿優化第43-48頁
    4.2.1 圖像關鍵幀的選擇第43-44頁
    4.2.2 基于位姿圖的非線性優化第44-47頁
    4.2.3 點云地圖構建第47-48頁
  4.3 實驗設計與分析第48-52頁
    4.3.1 位姿優化第48-50頁
    4.3.2 三維點云地圖構建實驗第50-52頁
  4.4 本章小結第52-55頁
第5章 視覺SLAM實驗設計與分析第55-67頁
  5.1 八叉樹地圖第55-60頁
    5.1.1 八叉樹結構第55-56頁
    5.1.2 Octomap地圖構建實驗與分析第56-60頁
  5.2 實際環境實驗第60-65頁
    5.2.1 實驗環境第60-62頁
    5.2.2 環境地圖構建實驗與結果分析第62-65頁
  5.3 本章小結第65-67頁
結論第67-69頁
參考文獻第69-75頁
攻讀碩士學位期間發表的論文和取得的科研成果第75-77頁
致謝第77頁

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