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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于图像特征点匹配的改进SLAM算法关键技术研究
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基于图像特征点匹配的改进SLAM算法关键技术研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 引言第11页
    1.2 研究背景与意义第11-12页
    1.3 移动机器人的研究现状第12-14页
        1.3.1 国外移动机器人的发展概况第13页
        1.3.2 国内移动机器人的发展概况第13-14页
    1.4 移动机器人SLAM的研究现状第14-16页
        1.4.1 基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法第14-15页
        1.4.2 基于扩展信息滤波的SLAM算法第15页
        1.4.3 基于粒子滤波的SLAM算法第15-16页
    1.5 SLAM研究中的技术难点第16-17页
        1.5.1 不确定性信息处理第16页
        1.5.2 数据关联第16-17页
        1.5.3 实时性第17页
    1.6 论文研究内容与组织架构第17-19页
        1.6.1 论文研究内容第17-18页
        1.6.2 论文组织结构第18-19页
第2章 移动机器人平台模型构建第19-30页
    2.1 机器人的位姿模型第19-21页
        2.1.1 机器人运动方程第19-20页
        2.1.2 机器人观测方程第20-21页
    2.2 里程计模型第21-22页
    2.3 摄像机模型第22-25页
        2.3.1 坐标转换第23页
        2.3.2 摄像机视觉模型第23-24页
        2.3.3 摄像机的畸变模型第24-25页
    2.4 摄像机标定第25-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第3章 基于改进ORB算法的移动机器人图像特征提取第30-46页
    3.1 引言第30页
    3.2 ORB算法的特点和流程第30-32页
        3.2.1 ORB算法的特点第30-31页
        3.2.2 ORB算法流程第31-32页
    3.3 ORB算法第32-35页
        3.3.1 特征点提取第32-33页
        3.3.2 特征点描述子第33-34页
        3.3.3 特征点匹配第34-35页
    3.4 改进的ORB算法第35-37页
        3.4.1 特征点检测第35-36页
        3.4.2 特征点匹配第36-37页
    3.5 基于区域分块的改进ORB算法第37-39页
        3.5.1 分块区域第38-39页
        3.5.2 选取最佳匹配子集第39页
    3.6 实验结果与分析第39-45页
        3.6.1 尺度不变性对比实验与分析第40-42页
        3.6.2 区域分块前后对比实验分析第42-43页
        3.6.3 汉明距离匹配与PROSAC算法匹配对比实验第43-45页
    3.7 本章小结第45-46页
第4章 基于改进的容积卡尔曼滤波SLAM研究第46-60页
    4.1 引言第46-47页
    4.2 扩展卡尔曼滤波算法第47-49页
    4.3 粒子滤波算法第49-50页
        4.3.1 粒子滤波器第49页
        4.3.2 基于粒子滤波的FastSLAM算法第49-50页
    4.4 改进的平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法第50-55页
        4.4.1 数学模型第51页
        4.4.2 容积卡尔曼滤波SLAM算法第51-52页
        4.4.3 平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法第52-54页
        4.4.4 强跟踪平方根容积卡尔曼滤波SLAM算法(STF-SRCKF-SLAM)第54-55页
    4.5 算法仿真结果及分析第55-59页
        4.5.1 仿真环境及参数第55-56页
        4.5.2 仿真结果及性能分析第56-59页
    4.6 本章小结第59-60页
第5章 基于改进ORB算法的CKF视觉SLAM研究第60-69页
    5.1 引言第60页
    5.2 数据关联问题第60-64页
        5.2.1 数据关联问题描述第61-62页
        5.2.2 ICNN数据关联算法第62-63页
        5.2.3 JCBB数据关联算法第63-64页
    5.3 基于改进ORB的视觉SLAM计算方法第64-65页
    5.4 实验仿真及分析第65-68页
    5.5 本章小结第68-69页
第6章 结论与展望第69-71页
    6.1 全文总结第69-70页
    6.2 工作展望第70-71页
参考文献第71-75页
攻读学位期间发表的学术论文目录第75页
攻读学位期间取得的科研成果目录第75-76页
致谢第76页

 
论文编号BS3380076,这篇论文共76
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