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致谢
1 绪论
1.1 课题的背景及意义
1.2 计算机视觉技术的发展
1.2.1 计算机视觉理论
1.2.2 计算机视觉技术的应用
1.3 移动机器人技术的研究
1.4 基于视觉的同时定位与地图重建算法研究现状
1.4.1 视觉系统类型
1.4.2 定位算法
1.4.3 特征跟踪技术
1.4.4 地图表示方法
1.4.5 新兴应用领域
1.5 主要研究内容和论文结构
1.5.1 主要研究内容
1.5.2 论文结构
2 基于齐次坐标表示的特征初始化算法研究
2.1 背景
2.2 基于齐次坐标的特征表示方法
2.2.1 世界坐标系和视觉传感器坐标系
2.2.2 基于齐次坐标的特征表示方法
2.2.3 基于齐次坐标表示的测量方程线性度分析
2.3 基于齐次坐标的特征初始化
2.4 实验
2.4.1 室内环境实验
2.4.2 一致性测试
2.5 总结
3 基于跟踪时间预测的特征选择算法研究
3.1 背景
3.2 特征跟踪对机器人定位不确定性的影响分析
3.3 基于跟踪时间预测的特征选择
3.4 实验
3.4.1 仿真
3.4.2 实验
3.5 总结
4 基于惯性导航辅助的单目视觉同时定位与地图重建算法研究
4.1 背景
4.2 基于惯性导航辅助的单目视觉同时定位与地图重建算法
4.2.1 惯性导航运动模型
4.2.2 单目视觉测量模型
4.2.3 扩展卡尔曼滤波算法
4.2.4 特征管理
4.3 基于先验信息的SIFT匹配算法
4.3.1 SIFT算法
4.3.2 基于先验信息的SIFT匹配算法
4.4 实验
4.4.1 实验平台
4.4.2 基于先验信息的SIFT匹配算法测试
4.4.3 地图尺度不确定性测试
4.5 总结
5 视觉同时定位与地图重建算法中的地图融合问题研究
5.1 背景
5.2 二维栅格地图融合
5.2.1 基于傅里叶-梅林变换的栅格地图融合
5.2.2 基于霍夫-傅里叶变换的栅格地图融合
5.2.3 多尺度地图融合算法
5.2.4 实验及结果分析
5.3 三维几何地图融合
5.3.1 降维映射
5.3.2 基于ICP的地图融合
5.3.3 实验
5.4 总结
6 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
攻读博士学位期间的主要研究成果