声明
目 录
1 绪论
1.1 课题研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 电力巡检机器人的发展现状
1.2.2 视觉定位算法的发展现状
1.2.3 多传感器融合定位的发展现状
1.3 主要主要工作及章节结构
1.3.1 本文主要工作
1.3.2 章节结构
2 单目视觉定位算法
2.1 概述
2.2 单目视觉里程计的建立
2.2.1 相机模型建立
2.2.2 特征点法图像跟踪
2.2.3 改进的光流法图像跟踪
2.2.4 基于滑动窗口和EPnP 的位姿求解
2.3 闭环检测模块
2.3.1 关键帧提取与数据库建立
2.3.2 闭环检测
2.3.3 重定位与闭环优化
2.4 实验结果
2.4.1 单目相机标定实验
2.4.2 改进光流跟踪效果实验
2.4.3 回环检测实验
2.5 本章小结
3 里程计与IMU的校准与外参标定
3.1 概述
3.2 里程计模型建立与校准
3.2.1 机器人运动学模型
3.2.2 里程计误差分析
3.2.3 里程计误差校正
3.3 IMU 数据校准
3.3.1 加速度计校准
3.3.2 陀螺仪校准
3.4 多传感器外参在线标定算法
3.4.1 IMU 数据预积分
3.4.2 里程计数据预积分
3.4.3 外参在线标定
3.5 实验结果
3.6 本章小结
4 巡检机器人的多传感器融合定位
4.1 概述
4.2 系统框架与坐标系定义
4.3 系统初始化状态估计
4.3.1 单目视觉与IMU 预积分对齐
4.3.2 单目视觉与里程计预积分对齐
4.3.3 动态加权求尺度参数
4.4 紧耦合后端优化
4.4.1 系统优化模型
4.4.2 视觉测量误差
4.4.3 IMU 测量误差
4.4.4 里程计测量误差
4.5 实验结果与分析
4.5.1 系统平台与检测搭建
4.5.2 初始化状态估计实验
4.5.3 室内环境定位精度实验
4.5.4 室外场景下定位实验
4.6 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文完成的主要工作
5.2 展望
参考文献
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
致谢
郑州大学;
