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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于传感器数据融合的单目视觉SLAM方法研究
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基于传感器数据融合的单目视觉SLAM方法研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
abstract第4-5页
主要符号对照表第9-10页
第1章 绪论第10-22页
    1.1 研究背景第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-20页
        1.2.1 视觉同时定位和地图构建方法(VSLAM)第12-15页
        1.2.2 视觉与IMU融合的视觉惯性导航方法第15-18页
        1.2.3 视觉与轮式里程计融合的定位方法第18-19页
        1.2.4 国内研究现状第19-20页
    1.3 研究内容及章节安排第20-22页
第2章 预备知识与准备工作第22-36页
    2.1 三维刚体运动表示第22-24页
        2.1.1 坐标系定义第22-23页
        2.1.2 位姿定义第23-24页
    2.2 相机和图像第24-28页
        2.2.1 相机投影模型第24-26页
        2.2.2 图像中的特征点第26-27页
        2.2.3 特征点匹配第27-28页
    2.3 基于优化的SLAM方法第28-36页
        2.3.1 最大后验估计第28-31页
        2.3.2 优化问题求解第31-32页
        2.3.3 旋转扰动量的处理第32-36页
第3章 基于视觉与里程计融合的室内机器人定位第36-53页
    3.1 视觉SLAM与轮式里程计融合方法第36-44页
        3.1.1 相机与里程计测量模型第37-38页
        3.1.2 基于优化的融合第38-42页
        3.1.3 优化中平面约束的处理第42-44页
    3.2 软件实现第44-45页
    3.3 地图新建与合并第45-47页
        3.3.1 初始化和新建子地图第45-46页
        3.3.2 子地图尺度对齐和地图合并第46-47页
    3.4 实验及分析第47-52页
        3.4.1 位姿估计结果第47-50页
        3.4.2 地图新建与合并结果第50-51页
        3.4.3 复杂环境中的定位和建图第51-52页
    3.5 本章小结第52-53页
第4章 基于优化的紧耦合视觉惯性导航算法第53-85页
    4.1 IMU测量与预积分第53-63页
        4.1.1 IMU测量模型第54-55页
        4.1.2 IMU预积分第55-61页
        4.1.3 零偏修正第61-63页
    4.2 基于优化的紧耦合视觉惯性融合第63-70页
        4.2.1 状态定义及因子图表示第63-65页
        4.2.2 状态增量与测量残差关于状态增量的雅可比第65-70页
    4.3 VINS状态线性估计与初始化第70-76页
        4.3.1 测量自由度与能观性第70-71页
        4.3.2 VINS初始化第71-76页
    4.4 软件实现第76-80页
        4.4.1 初始化第76页
        4.4.2 跟踪第76-79页
        4.4.3 局部建图第79页
        4.4.4 闭环检测和重定位第79-80页
    4.5 EuRoc数据集测试第80-84页
    4.6 本章小结第84-85页
第5章 视觉惯性导航系统设计与实验第85-102页
    5.1 路标点的逆深度参数化第85-88页
        5.1.1 逆深度参数化模型第86页
        5.1.2 逆深度参数化的优化过程第86-88页
    5.2 硬件系统搭建与标定第88-92页
        5.2.1 传感器选型第88-90页
        5.2.2 标定、延时与时间戳同步第90-92页
    5.3 软硬件综合实验与分析第92-101页
        5.3.1 延时与外参标定第92-93页
        5.3.2 实际场景软硬件综合测试第93-97页
        5.3.3 逆深度参数化改进实验第97-101页
    5.4 本章小结第101-102页
第6章 总结与展望第102-104页
    6.1 总结第102-103页
    6.2 展望第103-104页
参考文献第104-111页
致谢第111-113页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第113页

 
 
论文编号BS4041016,这篇论文共113
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