立体视觉惯性信息紧耦合自主机器人定位研究-AGV吧

论文目录

致谢
摘要
ABSTRACT
1 引言
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究现状
1.2.1 视觉导航定位的发展与现状
1.2.2 惯性导航定位的发展与现状
1.3 研究目标与研究内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
1.4 论文结构安排
1.5 本章小结
2 理论基础
2.1 概述
2.2 坐标系及其转换
2.3 刚体姿态描述
2.3.1 方向余弦矩阵
2.3.2 欧拉角
2.3.3 四元数
2.3.4 三种方式特点
2.4 立体视觉模型及原理
2.4.1 相机成像模型
2.4.2 双目立体视觉模型
2.4.3 双目标定数学原理
2.5 惯性导航原理
2.5.1 基本原理
2.5.2 基本方程
2.6 本章小结
3 硬件设计
3.1 硬件设计概述
3.2 电源管理模块
3.3 中央处理模块
3.4 控制输出模块
3.4.1 模型及原理
3.4.2 选型与实现
3.5 数据采集模块
3.5.1 模块概述
3.5.2 IMU选型
3.5.3 立体视觉搭建
3.5.4 立体视觉标定
3.6 本章小结
4 软件与算法设计
4.1 概述
4.2 机器人操作系统
4.2.1 ROS特点
4.2.2 ROS系统架构
4.2.3 ROS系统总结
4.3 视觉定位算法
4.3.1 特征描述子
4.3.2 视觉里程计
4.4 即时定位与地图构建简介
4.4.1 基于特征点的视觉SLAM
4.4.2 ORB-SLAM算法移植
4.5 视觉与惯导紧耦合算法
4.5.1 IMU与相机的互补性
4.5.2 VIO框架
4.5.3 动态权值融合算法
4.6 本章小结
5 实验与结论
5.1 概述
5.2 rviz与urdf
5.3 平台功能验证
5.4 算法实验比较
5.4.1 视觉里程计的缺陷
5.4.2 惯性定位的不足
5.4.3 耦合算法效果
5.5 性能测试
5.6 本章小结
6 总结与展望
参考文献
作者简历
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