基于三维激光点云分割匹配的同步定位与构图算法研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状

1.2.1 SLAM算法

1.2.2 点云分割匹配算法

1.3 论文的研究内容

1.4 论文的主要结构

第二章 SLAM的相关理论

2.1 参考坐标系的表示

2.2 旋转

2.2.1 旋转的表示

2.2.2 旋转矩阵的求解

2.3 参考坐标系间的变换

2.4 移动机器人位姿与地图

2.4.1 移动机器人位姿的表示

2.4.2 地图的表示

2.5 本章小结

第三章 基于特征点配准的激光里程计算法

3.1 引言

3.2 算法框架

3.3 三维激光传感器模型

3.4 特征点检测算法

3.4.1 点云数据预处理

3.4.2 特征点提取

3.4.3 噪声点剔除

3.5 特征点配准算法

3.5.1 帧间特征配准

3.5.2 局部地图特征配准

3.6 算法分析

3.6.1 特征点检测算法分析

3.6.2 特征点配准算法分析

3.7 本章小结

第四章 基于特征描述子的点云分割匹配算法

4.1 引言

4.2 点云分割算法

4.2.1 点云数据预处理

4.2.2 增量式点云分割

4.3 点云描述算法

4.3.1 基于特征值的特征描述子

4.3.2 基于统计直方图的特征描述子

4.3.3 数据驱动的特征描述子

4.4 点云匹配算法

4.4.1 基于机器学习的匹配算法

4.4.2 基于深度学习的匹配算法

4.5 算法对比与分析

4.5.1 点云分割算法分析

4.5.2 点云匹配算法对比与分析

4.6 本章小结

第五章 基于因子图优化的激光SLAM算法

5.1 引言

5.2 系统框架

5.3 因子图构建

5.3.1 因子图的描述

5.3.2 基于激光里程计构建因子图

5.4 闭环检测

5.5 因子图优化

5.5.1 非线性最小二乘问题求解

5.5.2 基于贝叶斯树的增量优化

5.6 基于惯性测量单元的运动畸变矫正

5.7 算法对比与分析

5.8 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 全文工作总结

6.2 后续工作展望

致 谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得研究成果