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基于立体视觉里程计的移动机器人定位研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-5页 | | ABSTRACT | 第5-8页 | | 第一章 绪论 | 第8-15页 | | ·移动机器人定位技术 | 第8-10页 | | ·研究背景与意义 | 第8页 | | ·定位方法研究 | 第8-10页 | | ·基于视觉里程计的移动机器人定位技术 | 第10-13页 | | ·视觉里程计的研究意义 | 第10-11页 | | ·国内外发展现状 | 第11-13页 | | ·本文的研究内容与特色 | 第13-14页 | | ·资助本课题的专项研究基金 | 第14-15页 | | 第二章 移动机器人双目立体视觉系统 | 第15-24页 | | ·双目立体视觉 | 第15-17页 | | ·计算机视觉概述 | 第15页 | | ·双目立体视觉研究内容 | 第15-16页 | | ·双目立体视觉研究现状与发展趋势 | 第16-17页 | | ·双目立体视觉模型 | 第17-22页 | | ·成像变换 | 第17-19页 | | ·摄像机模型 | 第19-20页 | | ·立体视觉基本原理 | 第20-22页 | | ·极线几何 | 第22-23页 | | ·本章小结 | 第23-24页 | | 第三章 特征点提取与匹配 | 第24-37页 | | ·常见的特征提取方法 | 第24-25页 | | ·SIFT 特征提取算法 | 第25-32页 | | ·尺度空间极值检测 | 第26-28页 | | ·关键点位置确定 | 第28-29页 | | ·确定关键点的方向 | 第29页 | | ·SIFT 特征点描述子 | 第29-30页 | | ·SIFT 特征点提取实验 | 第30-32页 | | ·SIFT 特征匹配 | 第32-36页 | | ·基于BBF 的特征点匹配 | 第32-34页 | | ·约束条件 | 第34页 | | ·特征匹配结果 | 第34-36页 | | ·本章小结 | 第36-37页 | | 第四章 立体视觉里程计定位研究 | 第37-51页 | | ·概述 | 第37-38页 | | ·传统车轮里程计机器人定位 | 第38-39页 | | ·基于立体视觉里程计的定位算法框架 | 第39-40页 | | ·特征跟踪 | 第40-41页 | | ·运动估计 | 第41-46页 | | ·旋转矩阵的表示方法 | 第41-44页 | | ·奇异值分解方法 | 第44-45页 | | ·最小平方中值定理 | 第45-46页 | | ·定位实验结果与分析 | 第46-50页 | | ·移动机器人研究平台 | 第46-47页 | | ·实验环境及实验结果 | 第47-50页 | | ·本章小结 | 第50-51页 | | 第五章 结束语 | 第51-52页 | | ·主要研究工作的总结 | 第51页 | | ·进一步的研究工作 | 第51-52页 | | 参考文献 | 第52-56页 | | 研究生期间发表的论文 | 第56-57页 | | 致谢 | 第57页 |
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论文编号BS601647，这篇论文共57页
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