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基于二维图像与三维信息融合的视觉里程计的研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | Abstract | 第6-7页 | | 第1章 绪论 | 第10-19页 | | 1.1 课题背景与意义 | 第10-13页 | | 1.2 国内外研究及发展状况 | 第13-17页 | | 1.2.1 基于单目视觉的里程计 | 第13-14页 | | 1.2.2 基于立体视觉的里程计 | 第14-16页 | | 1.2.3 基于三维视觉的里程计 | 第16-17页 | | 1.3 本文研究课题与内容安排 | 第17-19页 | | 第2章 三维相机及其系统特性 | 第19-22页 | | 2.1 SR-4000三维相机及其特性 | 第19-20页 | | 2.2 Kinect相机及其特性 | 第20-21页 | | 2.3 小结 | 第21-22页 | | 第3章 基于二维图像的无尺度三维运动估计 | 第22-37页 | | 3.1 二维图像的运动估计原理及实现方案 | 第22-23页 | | 3.2 二维图像特征选择与匹配 | 第23-30页 | | 3.2.1 图像特征选择 | 第23-24页 | | 3.2.2 SURF算法特征提取与匹配 | 第24-30页 | | 3.3 二维图像的无尺度三维运动估计求解 | 第30-32页 | | 3.4 二维图像序列的单目视觉里程计实验结果分析 | 第32-36页 | | 3.4.1 实验装置与实验场景设定 | 第33-34页 | | 3.4.2 二维图像无尺度三维运动估计效果分析 | 第34-36页 | | 3.5 本章小结 | 第36-37页 | | 第4章 视觉里程计的三维尺度计算 | 第37-54页 | | 4.1 基于三维摄像机的二维运动估计 | 第38-43页 | | 4.1.1 ICP算法与三维运动估计实现原理 | 第38-39页 | | 4.1.2 基于SBA算法的三维运动估计优化 | 第39-43页 | | 4.2 二维图像序列的单目视觉里程计配准实现 | 第43-47页 | | 4.2.1 关系系数均值配准 | 第43-45页 | | 4.2.2 关系系数均值方差检测的RANSAC配准 | 第45-47页 | | 4.3 基于三维点云的运动估计效果分析 | 第47-50页 | | 4.4 二维图像序列的单目视觉里程计配准结果分析 | 第50-53页 | | 4.4.1 关系系数均值方差检测的RANSAC配准效果分析 | 第50-53页 | | 4.4.2 算法性能分析 | 第53页 | | 4.5 本章小结 | 第53-54页 | | 第5章 视觉里程计自动切换算法实现 | 第54-63页 | | 5.1 视觉里程计自动切换算法总体方案 | 第54-55页 | | 5.2 视觉里程计自动切换算法原理与其实现流程 | 第55-60页 | | 5.2.1 自动切换算法切换实现流程 | 第55-56页 | | 5.2.2 自动切换算法判断与确定原理 | 第56-58页 | | 5.2.3 视觉里程计运行场景的特性分析 | 第58-60页 | | 5.3 视觉里程计自动切换算法效果分析 | 第60-62页 | | 5.4 本章小结 | 第62-63页 | | 总结与展望 | 第63-65页 | | 参考文献 | 第65-70页 | | 致谢 | 第70-71页 | | 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第71页 |
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论文编号BS2566676，这篇论文共71页
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