基于视觉的移动机器人即时定位与建图算法实现



基于视觉的移动机器人即时定位与建图算法实现

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基于视觉的移动机器人即时定位与建图算法实现

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景及意义	第9页
1.2 国内外研究现状	第9-12页
1.3 研究内容与设计指标	第12-13页
1.3.1 研究内容	第12页
1.3.2 设计指标	第12-13页
1.4 论文结构	第13-15页
第二章视觉SLAM相关理论分析	第15-27页
2.1 视觉预处理	第15-18页
2.1.1 相机模型	第15-16页
2.1.2 坐标系及转换关系	第16-18页
2.1.3 图像畸变	第18页
2.2 IMU基本模型	第18-20页
2.3 位姿跟踪	第20-21页
2.3.1 基于特征点法的位姿跟踪	第20-21页
2.3.2 基于直接法的位姿跟踪	第21页
2.4 位姿优化	第21-23页
2.4.1 扩展卡尔曼滤波	第21-22页
2.4.2 非线性优化	第22-23页
2.5 回环检测	第23-24页
2.5.1 基于词袋模型的回环检测	第23-24页
2.5.2 基于神经网络的回环检测	第24页
2.6 立体视觉建图	第24-25页
2.7 本章小结	第25-27页
第三章视觉SLAM算法设计	第27-43页
3.1 算法整体概述	第27页
3.2 传感器数据预处理	第27-33页
3.2.1 ORB特征提取的改进	第28-30页
3.2.2 特征点匹配和删除误匹配	第30-31页
3.2.3 IMU预积分	第31-33页
3.3 视觉SLAM系统初始化	第33-35页
3.3.1 纯视觉初始化	第33-34页
3.3.2 视觉-IMU联合初始化	第34-35页
3.4 视觉-IMU位姿跟踪	第35-38页
3.4.1 重投影误差	第37-38页
3.4.2 IMU误差	第38页
3.5 视觉-IMU融合位姿优化	第38-40页
3.6 基于改进自编码网络的回环检测	第40-41页
3.7 本章小结	第41-43页
第四章移动机器人的视觉SLAM关键模块实现	第43-55页
4.1 基于g2o的位姿优化实现	第43-48页
4.2 自编码网络模型的实现	第48-50页
4.2.1 网络结构	第48-49页
4.2.2 网络模型的训练	第49-50页
4.2.3 实时的回环检测	第50页
4.3 基于离线地图定位的实现	第50-52页
4.3.1 地图的保存	第50-51页
4.3.2 基于离线地图的定位	第51-52页
4.4 基于ROS的视觉SLAM算法实现	第52-53页
4.5 本章小结	第53-55页
第五章验证及结果分析	第51-67页
5.1 基于数据集的算法测试	第51-61页
5.1.1 定位与建图测试	第55-59页
5.1.2 回环检测测试	第59-61页
5.2 基于移动机器人的算法测试	第61-66页
5.2.1 移动机器人平台	第61-62页
5.2.2 标定实验	第62-64页
5.2.3 实际场景定位与建图测试	第64-66页
5.3 本章小结	第66-67页
第六章总结与展望	第67-69页
6.1 总结	第67页
6.2 展望	第67-69页
参考文献	第69-73页
致谢	第73-75页
攻读硕士学位期间的成果	第75-77页
附录	第77-79页

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