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當前位置:教育論文中心首頁--碩士論文--基于激光雷達與視覺融合的環境感知與自主定位系統
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基于激光雷達與視覺融合的環境感知與自主定位系統
 
     論文目錄
 
摘要第4-5頁
ABSTRACT第5-6頁
第1章 緒論第10-24頁
    1.1 課題來源及背景第10-12頁
        1.1.1 課題來源第10頁
        1.1.2 課題背景及意義第10-12頁
    1.2 研究現狀第12-19頁
        1.2.1 國外發展狀況第12-16頁
        1.2.2 國內發展狀況第16-18頁
        1.2.3 融合感知方案綜述第18-19頁
    1.3 主要研究內容第19-22頁
        1.3.1 研究目標及內容第19-20頁
        1.3.2 環境感知與定位系統工作流程第20-22頁
    1.4 本文組織結構第22-24頁
第2章 非重疊視角下多相機標定第24-41頁
    2.1 引言第24頁
    2.2 激光相機系統硬件平臺介紹第24-26頁
        2.2.1 激光雷達與多相機系統第24-25頁
        2.2.2 相機數據與激光數據的同步第25-26頁
    2.3 單目相機的全自動標定第26-36頁
        2.3.1 特征角點的提取與處理第28-31頁
        2.3.2 亞像素級精細化處理與能量函數定義第31-33頁
        2.3.3 棋盤格初始化與生長第33-34頁
        2.3.4 棋盤格的分割與相機標定第34-36頁
    2.4 非重疊視野下多相機標定第36-40頁
        2.4.1 基于SURF特征的點云標定板第36-37頁
        2.4.2 多相機的外參數標定第37-38頁
        2.4.3 基于圖優化的多相機外參優化第38-40頁
    2.5 本章小結第40-41頁
第3章 激光雷達多相機的標定與優化第41-52頁
    3.1 引言第41頁
    3.2 激光雷達與相機的標定第41-47頁
        3.2.1 激光雷達標定幾何基礎第41-43頁
        3.2.2 幾何關系的建立第43-45頁
        3.2.3 非線性優化目標與求解第45-47頁
    3.3 基于多相機模型的標定優化第47-51頁
        3.3.1 多相機與激光雷達約束第47-48頁
        3.3.2 重投影誤差方程構建第48-50頁
        3.3.3 基于LM法的全局優化調整第50-51頁
    3.4 本章小結第51-52頁
第4章 基于融合數據的前端里程計第52-67頁
    4.1 引言第52頁
    4.2 SLAM框架與多傳感器數據關聯第52-59頁
        4.2.1 基于融合數據的SLAM框架第52-54頁
        4.2.2 圖像的特征提取與預處理第54-57頁
        4.2.3 基于激光信息的尺度估計與環境數據關聯第57-59頁
    4.3 幀與幀之間的前端里程計第59-66頁
        4.3.1 數據的特征匹配與空間幾何約束第59-61頁
        4.3.2 基于PnP算法的運動估計第61-64頁
        4.3.3 基于圖優化的BA局部誤差矯正第64-66頁
    4.4 本章小結第66-67頁
第5章 后端優化與回環檢測第67-95頁
    5.1 引言第67頁
    5.2 關鍵幀選取與后端全局優化第67-75頁
        5.2.1 關鍵幀與路標選取策略第67-70頁
        5.2.2 路標深度插值與魯棒性增強第70-72頁
        5.2.3 后端全局優化第72-75頁
    5.3 回環檢測與建圖第75-87頁
        5.3.1 詞袋模型第76-79頁
        5.3.2 相似度檢測第79-82頁
        5.3.3 回環檢測框架與建圖第82-87頁
    5.4 系統框架實施與實驗結果評估第87-94頁
        5.4.1 融合數據的環境感知框架第87-89頁
        5.4.2 實驗結果評估與分析第89-94頁
    5.5 本章小結第94-95頁
結論第95-97頁
參考文獻第97-104頁
致謝第104頁

 
 
論文編號BS4506704,這篇論文共104
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