非结构场景下移动机器人自主导航关键技术研究

论文目录

摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状及存在的问题
1.2.1 非结构场景下视觉导航技术研究进展
1.2.2 非结构场景下视觉/惯性组合导航技术研究进展
1.2.3 移动机器人路径规划技术研究进展
1.3 论文的研究内容与组织结构
第二章 相机成像与相对运动估计方法研究
2.1 相机成像模型
2.1.1 针孔相机成像模型
2.1.2 相机镜头畸变模型
2.2 影像畸变校正
2.2.1 基本矩阵约束的相机畸变校正
2.2.2 实验与分析
2.3 相对运动估计模型
2.4 特征点法和直接法运动估计对比分析
2.4.1 特征点法位姿估计模型
2.4.2 直接法位姿估计模型
2.4.3 位姿估计模型求解
2.4.4 实验与分析
2.5 本章小结
第三章 高精度实时视觉里程计方法研究
3.1 基于先验信息的单目视觉里程计
3.1.1 基于两视图几何的位姿估计
3.1.2 基于先验信息的单目尺度恢复
3.1.3 算法实现流程
3.1.4 实验与分析
3.2 结合光流跟踪和三焦点张量约束的双目视觉里程计方法
3.2.1 相机投影模型
3.2.2 三视图几何关系
3.2.3 光流跟踪
3.2.4 算法数学模型
3.2.5 算法实现流程
3.2.6 实验与分析
3.3 本章小结
第四章 顾及动态路标点的稳健图优化视觉导航模型构建与实现
4.1 传统图优化视觉导航模型
4.1.1 视觉导航的最大后验概率问题建模
4.1.2 视觉导航的非线性优化问题建模
4.2 顾及动态路标点的稳健图优化视觉导航算法
4.2.1 模型建立
4.2.2 模型求解
4.3 算法实现框架
4.3.1 跟踪线程
4.3.2 局部优化线程
4.4 实验与分析
4.4.1 仿真数据集实验
4.4.2 真实数据集实验
4.4.3 实测数据实验
4.5 本章小结
第五章 基于非线性优化的单目视觉/惯性组合导航算法
5.1 三维旋转的李群表示与坐标系约定
5.1.1 三维旋转的李群表示
5.1.2 单目视觉/惯性系统坐标系约定
5.2 测量数据预处理
5.2.1 视觉前端图像预处理
5.2.2 IMU测量数据处理
5.3 单目视觉/惯性组合系统快速高精度初始化方法
5.3.1 局部窗口内的视觉SFM
5.3.2 视觉/IMU分步初始化方法
5.4 视觉/惯性紧耦合非线性优化
5.4.1 基于非线性优化的视觉/惯性紧耦合模型
5.4.2 结合地图三维点的滑动窗口优化
5.4.3 利用IMU更新获取高速率导航信息输出
5.5 算法实现系统框图
5.6 实验与分析
5.6.1 数据说明
5.6.2 视觉/IMU初始化性能实验
5.6.3 算法导航性能实验
5.7 本章小结
第六章 移动机器人全局动态路径规划方法研究
6.1 经典路径规划算法研究与分析
6.1.1 基于节点的方法:A*算法
6.1.2 基于模型的方法:人工势场法
6.1.3 基于采样的方法:PRM算法
6.1.4 基于生物启发式的方法:蚁群算法
6.1.5 对比与分析
6.2 改进的A*算法
6.2.1 优化启发函数
6.2.2 关键点选取策略
6.3 融合A*算法和动态窗口法的全局动态路径规划方法
6.3.1 动态窗口法
6.3.2 构造顾及全局最优路径的评价函数
6.3.3 算法流程
6.4 实验与分析
6.4.1 全局路径规划实验
6.4.2 动态避障实验
6.5 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 论文的主要工作与创新点
7.2 进一步研究展望
致谢
参考文献
附录
A.1 多元微分
A.2 泰勒级数
A.3 非线性优化理论
A.4 李群及相关知识
作者简历

非结构场景下移动机器人自主导航关键技术研究-AGV吧
非结构场景下移动机器人自主导航关键技术研究
此内容为付费资源,请付费后查看
20积分
付费资源
© 版权声明
THE END
喜欢就支持一下吧
点赞14赞赏 分享
评论 抢沙发

请登录后发表评论

    暂无评论内容