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基于视觉的机器人同时定位与地图构建 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-8页 | | 主要符号对照表 | 第8-12页 | | 第一章 绪论 | 第12-28页 | | ·引言 | 第12-14页 | | ·机器人SLAM的历史、发展现状及趋势 | 第14-19页 | | ·SLAM问题的历史 | 第14-15页 | | ·当前SLAM的解决方案 | 第15-18页 | | ·SLAM的发展趋势 | 第18-19页 | | ·视觉SLAM | 第19-24页 | | ·图像特征提取 | 第20-21页 | | ·初始运动估计 | 第21-23页 | | ·SIFT特征匹配与地图管理 | 第23-24页 | | ·课题的提出和本论文的安排 | 第24-28页 | | 第二章 Rao-Blackwellised粒子滤波器基础 | 第28-40页 | | ·引言 | 第28页 | | ·SLAM问题:贝叶斯滤波基础 | 第28-31页 | | ·Rao-Blackwellised分解 | 第31-34页 | | ·粒子滤波器 | 第34-37页 | | ·FastSLAM算法实现 | 第37-38页 | | ·总结 | 第38-40页 | | 第三章 SIFT特征提取及特征地图管理 | 第40-56页 | | ·引言 | 第40-41页 | | ·SIFT特征提取过程 | 第41-43页 | | ·SIFT特征快速匹配方法 | 第43-46页 | | ·特征地图管理 | 第46-50页 | | ·实验研究 | 第50-54页 | | ·总结 | 第54-56页 | | 第四章 双目视觉同时定位与地图构建 | 第56-78页 | | ·引言 | 第56-57页 | | ·双目立体视觉SLAM算法框架 | 第57-58页 | | ·视觉里程计 | 第58-63页 | | ·双目视觉SLAM实现 | 第63-71页 | | ·运动模型 | 第63-64页 | | ·观测模型 | 第64-66页 | | ·递归估计 | 第66-71页 | | ·实验研究 | 第71-76页 | | ·总结 | 第76-78页 | | 第五章 单目视觉同时定位与地图构建 | 第78-108页 | | ·引言 | 第78-80页 | | ·单目视觉SLAM算法框架 | 第80-81页 | | ·初始运动估计 | 第81-91页 | | ·本质矩阵估计与运动分解 | 第82-87页 | | ·极线几何退化及三点法 | 第87-90页 | | ·尺度因子确定 | 第90-91页 | | ·单目视觉SLAM实现 | 第91-102页 | | ·系统模型 | 第92-93页 | | ·粒子预测分布采样 | 第93-97页 | | ·权值计算与后验概率更新 | 第97-100页 | | ·路标位置更新 | 第100-102页 | | ·实验研究 | 第102-107页 | | ·总结 | 第107-108页 | | 第六章 结论与展望 | 第108-110页 | | 参考文献 | 第110-122页 | | 攻博期间完成论文 | 第122-124页 | | 致谢 | 第124页 |
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论文编号BS1294603，这篇论文共124页
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