基于RGB-D相机的SLAM算法研究

智能移动机器 人
目录
中文摘要
Abstract

第一章绪论

1.1课题的研究背景与意义
1.2课题 的研究现状
1.3课题面临的主要问题及发展方向
1.4论文的主要研究内容及组织结构

第二章 相机模型及参数标定

2.1 Kinect传感器组成以及原理
2.2 Kinect相机模型与内外参数
2.2.1 相机模型
2.2.2 内外参数
2.2.3 实际成像模型
2.3 Kinect相机标定
2.3.1 彩色相机标定
2.3.2 深度相机标定及误差消除
2.4 Kinect相机标定实验及误差分析
2.5 本章小结

第三章 前端视觉里程计

3.1 视觉里程计前端框架
3.2 图像特征提取
3.2.1 三种典型特征
3.2.2 加快特征提取的方法
3.3 特征匹配
3.3.1 常用的特征匹配算法
3.3.2 减少特征误匹配的方法
3.4 运动估计
3.5 本章实验
3.5.1 特征提取对比实验
3.5.2 特征匹配结果对比及结果分析
3.5.3 GPU加速特征提取对比实验及结果分析
3.5.4 前端帧间运动估计实验及结果分析
3.6 本章小结

第四章 后端优化算法

4.1 基于滤波方式的状态估计
4.2 BA优化及位姿图优化
4.2.1 BA原理
4.2.2 图优化及位姿图 优化原理
4.2.3 提高优化精度的改善方法
4.3 回环检测
4.3.1 基于外观的回环检测原理
4.3.2 BOW词袋模型
4.4 地图构建
4.5 本章实验
4.5.1 基于改进协方差的后端优化实验及结果分析
4.5.2 基于RGB-D相机的Amigo机器人室内环境测试
4.6 本章小结

第五章 总结和展望

5.1 全文总结
5.2 展望
参考文献
致谢

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