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摘 要
Abstract
目 录
第 1 章 绪论
1.1 课题研究的背景和意义
1.2 国内外相关领域研究进展
1.2.1 视觉-惯性运动估计方法国外研究现状
1.2.2 视觉-惯性运动估计方法国内研究现状
1.2.4 使用人工特征的视觉-惯性运动估计方法研究概述
1.3 本文的主要研究内容与安排
第 2 章 数学理论基础
2.2.2 针孔相机成像模型
2.2.3 重投影误差光束调整法
2.3 运动描述与李群李代数基础
2.4 矩阵分析理论基础
2.5 非线性最小二乘及其解法
2.6 概率图模型理论基础
2.6.1 图
2.6.2 贝叶斯网
2.6.4 因子边缘化与变量消除
2.6.5 导出图与团树
2.7 本章小结
第 3 章 视觉-惯性运动估计问题因子图优化模型构建
3.2 视觉-惯性运动估计问题建模
3.3 视觉-惯性运动估计问题因子图模型表示
3.4 本章小结
第 4 章 增量式平滑优化算法构建与简单验证
4.2 因子图模型向贝叶斯网的转换
4.3 矩阵QR分解与变量消元过程的等价关系证明
4.4 由贝叶斯网构建贝叶斯树
4.5 基于贝叶斯树的增量式平滑算法构建
4.6 增量式平滑算法的简单验证
4.7 本章小结
第 5 章 使用人工特征的视觉-惯性运动估计系统构建
5.4 视觉-惯性运动估计系统
5.5 IMU因子
5.5.1 IMU预积分测量量
5.5.2 IMU预积分因子
5.6 AprilTag因子
5.7 本章小结
第 6 章 增量式平滑优化算法实验验证
6.2.1 table和dataset_1数据集上的测试
6.2.2 cube和pavillon数据集上的测试
6.2.3 测试结果分析
6.3 在真实实验环境中的算法验证
6.3.2 对光照及运动的鲁棒性测试
6.3.3 大闭环能力的测试
6.3.4 不确定度测试
6.3.5 测试结果分析
6.4.1 火星表面无人机巡视仿真场景搭建与数据采集
6.4.2 仿真结果与分析
6.5 关于计算效率的讨论
6.6 本章小结
结 论
参考文献
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
