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基于视觉的无人机同步定位与地图构建
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基于视觉的无人机同步定位与地图构建
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6页
第1章 绪论第10-23页
　　　　1.1 论文研究的目的和意义第10-11页
　　　　1.2 国内外无人机的研究现状及发展趋势第11-16页
　　　　　　　　1.2.1 无人机的分类第11-14页
　　　　　　　　1.2.2 无人机系统的组成第14-16页
　　　　1.3 无人机视觉位姿估计和室内导航第16-18页
　　　　　　　　1.3.1 基于外部视觉的无人机室内导航第17页
　　　　　　　　1.3.2 基于机载视觉的无人机室内导航第17-18页
　　　　1.4 同步定位与地图构建第18-22页
　　　　　　　　1.4.1 EKF-SLAM的算法介绍第19-21页
　　　　　　　　1.4.2 图优化的SLAM第21-22页
　　　　1.5 本论文的主要内容和结构安排第22-23页
第2章 多旋翼无人机的控制系统设计第23-41页
　　　　2.1 多旋翼无人机飞行模型建立第23-28页
　　　　　　　　2.1.1 坐标系定义第23页
　　　　　　　　2.1.2 坐标变换第23-24页
　　　　　　　　2.1.3 多旋翼无人机数学模型建立第24-27页
　　　　　　　　2.1.4 多旋翼无人机数学模型简化第27-28页
　　　　　　　　2.1.5 多旋翼无人机电机模型第28页
　　　　2.2 基于PID算法的多旋翼控制系统设计第28-32页
　　　　　　　　2.2.1 控制结构分析第29-31页
　　　　　　　　2.2.2 控制系统设计第31-32页
　　　　2.3 MATLAB程序仿真第32-36页
　　　　　　　　2.3.1 MATLAB程序设计第32-34页
　　　　　　　　2.3.2 仿真结果与分析第34-36页
　　　　2.4 ARM嵌入式平台仿真与飞行试验第36-40页
　　　　　　　　2.4.1 半实物仿真平台的搭建第36-37页
　　　　　　　　2.4.2 ARM嵌入式平台飞行试验第37-40页
　　　　2.5 本章小结第40-41页
第3章 基于RGBD相机的视觉SLAM算法研究第41-60页
　　　　3.1 基于RGBD相机的视觉SLAM现状概述第41-44页
　　　　　　　　3.1.1 RGBD SLAM的技术研究第41-42页
　　　　　　　　3.1.2 RGBD深度相机简介第42-44页
　　　　3.2 基于RGBD相机的视觉SLAM算法原理第44-45页
　　　　3.3 RGBD SLAM前端第45-52页
　　　　　　　　3.3.1 特征点检测和描述子提取第45-51页
　　　　　　　　3.3.2 特征点匹配第51-52页
　　　　　　　　3.3.3 运动估计与优化第52页
　　　　3.4 RGBD SLAM后端第52-58页
　　　　　　　　3.4.1 位姿图构建第53页
　　　　　　　　3.4.2 闭环检测第53-54页
　　　　　　　　3.4.3 位姿图优化第54-57页
　　　　　　　　3.4.4 三维地图构建第57-58页
　　　　3.5 基于RGBD相机的视觉SLAM算法流程总结第58-59页
　　　　3.6 本章小结第59-60页
第4章 对RGBD SLAM算法的改进与实现第60-76页
　　　　4.1 RGBD SLAM算法的分析第60页
　　　　4.2 针对特征检测与描述子提取的改进与实现第60-66页
　　　　　　　　4.2.1 基于ORB的特征点检测第60-62页
　　　　　　　　4.2.2 针对特征检测与描述子提取的改进结果第62-66页
　　　　4.3 基于FLANN的优化匹配方法第66-69页
　　　　4.4 对闭环检测的改进和优化第69-71页
　　　　4.5 基于八叉树原理对RGBD SLAM算法的改进第71-75页
　　　　　　　　4.5.1 八叉树原理介绍第71-72页
　　　　　　　　4.5.2 八叉树原理构建地图的实现第72-75页
　　　　4.6 本章小结第75-76页
第5章 对RGBD SLAM算法的试验验证第76-85页
　　　　5.1 用TUM标准数据集对RGBD SLAM算法的测试第76-79页
　　　　5.2 真实环境场景对RGBD SLAM算法的测试第79-82页
　　　　5.3 RGBD SLAM算法的机载飞行试验第82-84页
　　　　5.4 本章小结第84-85页
结论与展望第85-87页
参考文献第87-91页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第91-92页
致谢第92页

本篇论文共92页，点击这进入下载页面。
 
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