基于机器视觉的移动机器人定位与三维地图重建方法研究



基于机器视觉的移动机器人定位与三维地图重建方法研究

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基于机器视觉的移动机器人定位与三维地图重建方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-21页
1.1 课题研究背景	第9-11页
1.2 SLAM研究现状	第11-19页
1.2.1 视觉传感器的研究现状	第11-15页
1.2.2 视觉SLAM研究现状	第15-19页
1.3 课题研究内容	第19-21页
第2章 RGB-D图像获取及其特征点提取与匹配	第21-33页
2.1 Kinect相机的工作原理	第21-23页
2.2 基于RGB-D图像的特征点提取与匹配	第23-27页
2.2.1 RGB-D图像特点	第23页
2.2.2 特征点的降噪处理	第23-25页
2.2.3 特征点的提取与匹配	第25-27页
2.3 特征点提取与匹配的实验验证及分析	第27-32页
2.3.1 筛除误匹配	第27-28页
2.3.2 特征点的降噪处理和匹配	第28-32页
2.4 本章小结	第32-33页
第3章基于非线性优化的视觉SLAM求解算法	第33-45页
3.1 李群和李代数	第33-36页
3.1.1 三维空间中物体的位置与姿态变换	第33页
3.1.2 李群和李代数	第33-36页
3.2 SLAM的方程表述及其非线性优化	第36-40页
3.2.1 SLAM非参数化模型	第36页
3.2.2 非线性最小二乘的引出	第36-38页
3.2.3 非线性优化求解SLAM方程	第38-40页
3.3 基于Bundle Adjustment全局优化以及求解	第40-43页
3.3.1 代价函数	第41页
3.3.2 稀疏的最小二乘问题	第41-43页
3.4 非线性优化求解SLAM问题的实验验证及分析	第43-44页
3.5 本章小结	第44-45页
第4章基于BoW词袋方法的回环检测	第45-52页
4.1 回环检测的意义及其评价方法	第45-47页
4.1.1 回环检测的意义	第45-46页
4.1.2 回环检测的评价方法	第46-47页
4.2 Bo W词袋模型	第47-50页
4.2.1 Bo W词袋模型的概念	第47-48页
4.2.2 字典的结构	第48-50页
4.3 Bo W相似度计算	第50-51页
4.4 回环检测的实验验证及分析	第51页
4.5 本章小结	第51-52页
第5章基于RGB-D-SLAM的地图构建	第52-60页
5.1 建图的需求	第52页
5.2 RGB-D稠密点云建图	第52-54页
5.3 八叉树地图	第54-55页
5.4 构建三维地图实验验证及分析	第55-59页
5.4.1 系统组成	第56页
5.4.2 Computer Vision Group RGB-D数据集	第56-58页
5.4.3 实际应用场景	第58-59页
5.5 本章小结	第59-60页
结论	第60-62页
参考文献	第62-67页
致谢	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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