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惯性视觉里程计中的跟踪与定位方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | Abstract | 第6页 | | 注释表 | 第13-14页 | | 第一章 绪论 | 第14-20页 | | 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 | | 1.2.1 视觉里程计和同步定位与构图技术研究 | 第15-17页 | | 1.2.2 惯性视觉里程计研究 | 第17-18页 | | 1.3 研究内容与创新 | 第18-19页 | | 1.4 组织结构安排 | 第19-20页 | | 第二章 数学理论基础 | 第20-32页 | | 2.1 引言 | 第20页 | | 2.2 符号约定 | 第20-21页 | | 2.2.1 向量及空间描述 | 第20-21页 | | 2.2.2 运算符 | 第21页 | | 2.3 惯性视觉里程计理论基础 | 第21-27页 | | 2.3.1 摄像机几何 | 第21-23页 | | 2.3.2 坐标系 | 第23-24页 | | 2.3.3 极几何 | 第24-25页 | | 2.3.4 单应几何 | 第25-26页 | | 2.3.5 三维旋转与李代数 | 第26-27页 | | 2.4 参数估计 | 第27-30页 | | 2.4.1 线性最小二乘估计 | 第27-28页 | | 2.4.2 鲁棒估计 | 第28-29页 | | 2.4.3 卡尔曼滤波 | 第29-30页 | | 2.5 本章小结 | 第30-32页 | | 第三章 适用于类SIFT特征描述子的加速匹配算法 | 第32-40页 | | 3.1 引言 | 第32页 | | 3.2 类SIFT特征描述子 | 第32-33页 | | 3.3 描述子预筛选 | 第33-34页 | | 3.4 k-d树检索 | 第34-35页 | | 3.5 实验结果与分析 | 第35-39页 | | 3.5.1 两视点SIFT匹配 | 第36-37页 | | 3.5.2 多视图交叉SIFT匹配 | 第37页 | | 3.5.3 人工合成数据测试 | 第37-39页 | | 3.6 本章小结 | 第39-40页 | | 第四章 摄像机相对姿态估计技术 | 第40-54页 | | 4.1 引言 | 第40页 | | 4.2 相对姿态估计的视觉方案 | 第40-44页 | | 4.2.1 估计基本矩阵 | 第40-41页 | | 4.2.2 估计本质矩阵 | 第41-42页 | | 4.2.3 提取摄像机姿态 | 第42-44页 | | 4.3 平面退化问题 | 第44-45页 | | 4.4 迭代式五点姿态估计算法 | 第45-49页 | | 4.4.1 代价函数 | 第45-47页 | | 4.4.2 迭代策略 | 第47-48页 | | 4.4.3 姿态提取 | 第48-49页 | | 4.5 实验与分析 | 第49-53页 | | 4.5.1 仿真测试 | 第49-51页 | | 4.5.2 实际数据测试 | 第51-53页 | | 4.6 本章小结 | 第53-54页 | | 第五章 惯性视觉里程计原型系统设计 | 第54-59页 | | 5.1 引言 | 第54页 | | 5.2 原型实现原理 | 第54-56页 | | 5.2.1 特征提取与分析 | 第55页 | | 5.2.2 位姿估计与里程提取 | 第55-56页 | | 5.3 系统仿真 | 第56-58页 | | 5.4本章小结 | 第58-59页 | | 第六章 总结与展望 | 第59-61页 | | 6.1 创新工作总结 | 第59页 | | 6.2 工作展望 | 第59-61页 | | 致谢 | 第61-63页 | | 参考文献 | 第63-68页 | | 作者简介 | 第68页 |
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论文编号BS3585506，这篇论文共68页
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