第一章 绪论
1.1 课题背景及意义
1.2论文相关内容的研究现状
1.2.1 AGV无轨导航研究现状
1.2.2 视觉感知技术现状
1.3 论文主要内容
第二章 视觉AGV无轨导航理论基础
2.1引言
2.2 AGV运动模型
2.2.1 运动位姿表示方法
2.2.2 其它旋转表示方法
2.3 AGV视觉传感器
2.3.1 常用视觉传感器
2.3.2 视觉传感器成像模型
2.3.3 相机标定与图像配准实验
2.3.4 传感器数据采集实验
2.4 深度卷积神经网络
2.4.1 人工神经网络基础
2.4.2 深度卷积神经网络结构
2.5 本章小结
第三章 视觉AGV无轨导航架构设计
3.1 引言
3.2 帧间图像匹配
3.2.1 图像特征点检测
3.2.2 特征点匹配结果
3.3 帧间位姿估计
3.3.1 对极几何法
3.3.2 ICP算法
3.3.3 RANSAC PnP算法
3.3.4 位姿估计对比实验
3.4 局部位姿优化
3.4.1 基于改进关键帧的局部地图设计
3.4.2 基于BA的局部位姿优化
3.4.3 导航精度评估实验
3.5 本章小结
第四章 基于深度卷积神经网络的AGV视觉感知技术
4.1 引言
4.2 基于YOLO的视觉感知
4.2.1 YOLO感知网络
4.2.2 YOLOv3网络训练与测试
4.3 结合感知技术的动点剔除算法
4.3.1 算法设计
4.3.2 动态特征点剔除实验
4.4 本章小结
第五章 感知概率地图设计与验证
5.1 引言
5.2 感知对象像素级分割
5.2.1 GrabCut分割算法
5.2.2 去噪处理
5.3 二维感知概率地图设计
5.4 本章小结
总结及展望
参考文献
在校期间取得的成果
声明
致谢
