基于无源信标的移动机器人室内定位技术研究

论文目录

致谢
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2 机器人室内定位技术研究现状
1.2.1 机器人室内定位方法与特点
1.2.2 基于视觉的机器人定位技术研究现状
1.2.3 基于3D激光雷达的机器人定位技术研究现状
1.3 机器人室内定位技术面临的挑战
1.3.1 机器人室内定位技术难点
1.3.2 机器人室内定位技术核心问题
1.4 主要研究内容
1.5 本章小结
第2章 室内定位模型的建立与分析
2.1 引言
2.2 天花板定位模型设计
2.2.1 定位方法
2.2.2 针孔相机模型
2.2.3 天花板定位模型
2.2.4 影响定位精度的因素分析
2.3 双目视觉的定位模型
2.3.1 双目视觉模型
2.3.2 双目视觉定位模型
2.3.3 影响定位精度的因素分析
2.4 3D激光雷达里程计定位模型
2.4.1 3D激光雷达里程计模型
2.4.2 影响定位精度的因素分析
2.5 本论文定位方案
2.6 本章小结
第3章 基于人工信标的单目视觉定位
3.1 引言
3.2 人工信标设计与识别原理
3.2.1 人工信标的设计及编码
3.2.2 人工信标的检测与识别
3.3 相机不确定度模型
3.3.1 相机畸变模型
3.3.2 相机不确定度模型
3.4 基于相机不确定度模型的人工信标定位
3.4.1 坐标系的建立
3.4.2 基于图优化的信标地图构建
3.4.3 定位
3.5 实验与结果
3.5.1 人工信标实验与结果
3.5.2 信标地图构建与定位实验
3.5.3 工厂环境下的鲁棒性实验
3.6 本章小节
第4 基于信标修正的双目视觉定位
4.1 引言
4.2 检测特征点
4.2.1 Oriented Fast关鍵点检测
4.2.2 BRIEF描述子
4.3 双目视觉定位
4.3.1 亚像素级特征点匹配
4.3.2 基于RansacPnP的位姿解算
4.3.3 匹配不确定性模型的建立
4.3.4 局部位姿优化
4.4 基于信标的关键帧位姿修正
4.4.1 基于图优化模型的全局位姿优化
4.4.2 全局平面约束
4.5 实验与结果
4.5.1 基于KITTI数据集的双目视觉里程计对比
4.5.2 工厂实地测试实验
4.6 本章小节
第5章 基于3D激光雷达的里程计定位
5.1 引言
5.2 点云数据预处理
5.2.1 点云运动矫正
5.2.2 点云下采样
5.3 点云分割
5.3.1 主成分分析(PCA)
5.3.2 地面点提取
5.3.3 基于几何特征的分割算法(GFS)
5.4 点云配准
5.4.1 局部子地图建立
5.4.2 基于子点云的ICP配准
5.5 实验与结果
5.5.1 实验条件与环境
5.5.2 KITTI数据集测试
5.5.3 实地测试实验
5.6 本章小节
第6章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 论文创新点
6.3 工作展望
攻读博士学位期间获得的科研成果及奖励
参考文献

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