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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于改进光流法的视觉SLAM
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基于改进光流法的视觉SLAM
 
     论文目录
 
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第9-21页
    1.1 课题研究背景与意义第9-11页
    1.2 国内外开源SLAM算法与应用现状第11-19页
        1.2.0 SLAM的发展第11-13页
        1.2.1 优秀开源算法第13-16页
        1.2.2 国内外应用现状第16-19页
    1.3 论文主要研究内容与结构安排第19-21页
2 相机模型与图优化第21-35页
    2.1 相机模型与Kinect相机第21-25页
        2.1.1 相机模型第21-23页
        2.1.2 Kinect相机第23-25页
    2.2 李群李代数与图优化第25-33页
        2.2.1 三维空间刚体运动第25-26页
        2.2.2 李群李代数第26-28页
        2.2.3 基于滤波的SLAM方法第28-29页
        2.2.4 图优化第29-33页
    2.3 本章小结第33-35页
3 图像中的特征及光流法第35-47页
    3.1 图像中的特征第35-38页
    3.2 光流法第38-40页
    3.3 改进光流法第40-45页
    3.4 本章小结第45-47页
4 基于RGBD相机的改进光流法SLAM第47-59页
    4.1 系统框架第47-48页
    4.2 Visual Odometry线程第48-53页
        4.2.1 Visual Odometry的初始化第49页
        4.2.2 特征点的跟踪与位姿求解第49-52页
        4.2.3 插入关键帧第52-53页
    4.3 Local mapping线程第53-54页
    4.4 Loop closing线程第54-57页
    4.5 本章小结第57-59页
5 基于Visual Inertial的改进光流法SLAM第59-65页
    5.1 基于Visual Inertial的SLAM第59-61页
    5.2 设备选择第61-62页
    5.3 相机与IMU的标定第62-63页
    5.4 改进光流法改进VINSMono第63-64页
    5.5 本章小结第64-65页
6 实验与分析第65-79页
    6.1 改进光流法RGBD SLAM实验第65-72页
        6.1.1 TUM数据集实验第65-66页
        6.1.2 数据集实验结果及分析第66-69页
        6.1.3 真实场景试验第69页
        6.1.4 真实场景试验结果分析第69-72页
    6.2 改进光流法Visual Inertial实验第72-76页
        6.2.1 EuRoC MAV数据集实验及结果分析第72-74页
        6.2.2 真实场景试验及结果分析第74-76页
    6.3 本章小结第76-79页
7 总结与展望第79-81页
    7.1 全文工作总结第79页
    7.2 未来工作展望第79-81页
致谢第81-83页
参考文献第83-89页
附录第89页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第89页

 
 
论文编号BS4054999,这篇论文共89
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