基于VSLAM的无人机导航系统研究

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 国内外研究现状

1.2.1 SLAM技术研究现状

1.2.2 基于视觉的SLAM技术研究现状

1.2.3 多传感器融合的SLAM技术研究现状

1.2.4 机器人路径规划现状研究

1.3 本文的研究内容与论文结构安排

第二章 基于双目视觉的特征提取与优化

2.1 图像特征提取概述

2.1.1 图像金字塔

2.1.2 提取FAST角点

2.1.3 旋转角度计算

2.1.4 BRIEF描述子

2.2 特征提取算法对比

2.3 基于ORB算法的改进

2.4 本章小结

第三章 基于视觉惯性里程计紧耦合的定位技术

3.1 视觉惯性里程计概述

3.2 IMU信息预处理

3.2.1 IMU测量模型

3.2.2 运动学方程

3.2.3 IMU预积分模型

3.3 多传感器融合位姿跟踪技术框架

3.3.1 基于扩展卡尔曼滤波的UWB-IMU位姿融合估计

3.3.2 UWB-IMU-Stereo Visual位姿融合估计

3.4 图优化模型建立

3.4.1 优化模型

3.4.2 流形

3.4.3 核函数

3.4.4 优化模型建立

3.5 多传感器融合系统实现

3.6 UWB-IMU-Stereo Visual位姿融合实验分析

3.7 本章小结

第四章 导航地图建立与运动规划实现

4.1 稠密点云地图优化设计

4.1.1 稠密点云处理

4.1.2 三维地图生成

4.2 三维地图运动规划实现

4.2.1 基于目标的快速随机搜索树算法

4.2.2 避障策略

4.2.3 基于八叉树地图的运动规划实现

4.3 本章小结

第五章 无人机导航系统总体设计

5.1 系统硬件架构与选型

5.2 系统软件平台架构

5.2.1 Pixhawk软件平台设计框架

5.2.2 系统通信接口层设计

5.3 ROS控制节点设计

5.4 标定实验

5.4.1 相机标定

5.4.2 相机和IMU联合标定

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

致谢

参考文献

附录