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双目立体视觉SLAM特征匹配与定位技术研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-6页 | | ABSTRACT | 第6-7页 | | 第1章 绪论 | 第11-17页 | | 1.1 课题研究的背景与意义 | 第11-12页 | | 1.2 双目立体视觉系统的概述 | 第12-13页 | | 1.3 SLAM概述 | 第13-14页 | | 1.4 SLAM的研究现状 | 第14-15页 | | 1.5 主要工作与章节安排 | 第15-17页 | | 第2章 双目立体视觉SLAM系统 | 第17-31页 | | 2.1 常用的SLAM算法 | 第17-24页 | | 2.1.1 扩展卡尔曼滤波算法 | 第17-22页 | | 2.1.2 粒子滤波器SLAM算法 | 第22-24页 | | 2.2 SLAM数据关联 | 第24页 | | 2.3 立体视觉SLAM的模型 | 第24-28页 | | 2.3.1 观测模型 | 第24-27页 | | 2.3.2 运动模型 | 第27-28页 | | 2.4 双目立体视觉模型 | 第28-29页 | | 2.5 双目立体视觉SLAM的整体结构图 | 第29-31页 | | 第3章 基于序列最小优化的SIFT特征匹配算法 | 第31-52页 | | 3.1 特征提取与特征匹配的概念 | 第31-32页 | | 3.2 SIFT特征提取与匹配算法 | 第32-37页 | | 3.3 SMO-SIFT算法 | 第37-48页 | | 3.3.1 SMO算法 | 第37-42页 | | 3.3.2 粗匹配 | 第42-44页 | | 3.3.3 利用改进的SMO算法细匹配 | 第44-46页 | | 3.3.4 SMO-SIFT的流程 | 第46-48页 | | 3.4 SMO-SIFT仿真实验与数据验证 | 第48-51页 | | 3.4.1 欧氏距离比值阈值k测试 | 第48页 | | 3.4.2 维数和匹配率关系测试 | 第48-49页 | | 3.4.3 特征匹配效果实例 | 第49-51页 | | 3.5 结论 | 第51-52页 | | 第4章 基于小生境遗传优化的Rao-Blackwellized算法 | 第52-63页 | | 4.1 基于Rao-Blackwellize粒子滤波SLAM算法的概述 | 第52-54页 | | 4.1.1 Rao-Blackwellized分解 | 第52-53页 | | 4.1.2 粒子权值的获取 | 第53页 | | 4.1.3 Rao-Blackwellized粒子滤波SLAM算法步骤 | 第53-54页 | | 4.2 小生境遗传算法及改进 | 第54-58页 | | 4.2.1 遗传算法的基本原理 | 第54-56页 | | 4.2.2 小生境遗传算法的概念 | 第56页 | | 4.2.3 小生境遗传算法的改进 | 第56-58页 | | 4.3 基于小生境遗传优化的Rao-Blackwellized SLAM算法 | 第58-60页 | | 4.3.1 粒子多样性处理 | 第58页 | | 4.3.2 获取优化后的粒子集 | 第58-59页 | | 4.3.3 INGO-RBPF算法步骤 | 第59-60页 | | 4.4 仿真与分析 | 第60-62页 | | 4.4.1 粒子多样性性能测试 | 第60-61页 | | 4.4.2 定位均方差测试 | 第61-62页 | | 4.5 结论 | 第62-63页 | | 第5章 系统设计及实验分析 | 第63-79页 | | 5.1 ROS | 第63-66页 | | 5.1.1 ROS简介 | 第63-64页 | | 5.1.2 ROS通信架构 | 第64-66页 | | 5.2 SLAM系统设计 | 第66-69页 | | 5.2.1 需求分析 | 第66-67页 | | 5.2.2 功能设计 | 第67-68页 | | 5.2.3 模块设计 | 第68页 | | 5.2.4 结构设计 | 第68-69页 | | 5.3 系统的硬件设计 | 第69-72页 | | 5.3.1 电源模块 | 第69-70页 | | 5.3.2 地图构建模块 | 第70页 | | 5.3.3 机器人控制模块 | 第70-71页 | | 5.3.4 远程控制模块 | 第71页 | | 5.3.5 总结 | 第71-72页 | | 5.4 系统的软件设计 | 第72-74页 | | 5.4.1 开发环境 | 第72页 | | 5.4.2 地图构建模块 | 第72页 | | 5.4.3 机器人控制模块 | 第72-73页 | | 5.4.4 远程控制模块 | 第73-74页 | | 5.5 运行与分析 | 第74-78页 | | 5.5.1 测试环境 | 第74-75页 | | 5.5.2 测试流程 | 第75-77页 | | 5.5.3 测试结果 | 第77-78页 | | 5.6 小结 | 第78-79页 | | 第6章 结论与展望 | 第79-81页 | | 6.1 工作总结 | 第79页 | | 6.2 展望 | 第79-81页 | | 参考文献 | 第81-88页 | | 攻读硕士学位期间发表的成果 | 第88-89页 | | 致谢 | 第89页 |
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论文编号BS2632202，这篇论文共89页
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