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移动机器人的SLAM与VSLAM方法
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包邮 移动机器人的SLAM与VSLAM方法

作者：张国良等2人，：2人
出版社：西安交通大学出版社出版时间：2017-02-01
开本： 其他 页数： 296
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移动机器人的SLAM与VSLAM方法 版权信息

  • ISBN：9787569306057
  • 条形码：9787569306057 ; 978-7-5693-0605-7
  • 装帧：一般胶版纸
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 所属分类：

移动机器人的SLAM与VSLAM方法 本书特色

SLAM（同时地图创建与自定位）与VSLAM（视觉SLAM）是近年来机器人理论与技术研究的核心问题，是移动无人平台真正实现自主导航的关键。本书简要描述了SLAM方法的基础，重点对近几年以来迅速发展的VSLAM方法进行了较为全面的介绍，并对其前端视觉里程计、优化估计、闭环检测、建图的方法与技术进行了深入而具体的讲解。本书具有良好的理论与工程相结合的特点，是国内目前较少的以SLAM和VSLAM为主体内容的专著。

移动机器人的SLAM与VSLAM方法 内容简介

张国良、姚二亮著的《移动机器人的SLAM与VSLAM方法》主要介绍移动机器人的自主定位和环境创建技术，即同时定位与地图创建(SLAM)。首先介绍了传统基于激光的SLAM方法，而后阐述了基于视觉的SLAM方法(VSLAM)，并对VSLAM的各个部分进行了深入探讨。其中，第1章介绍了移动机器人中的关键技术，并引入同时定位与地图创建的概念。第2章对SLAM中常用的传统滤波方法、刚体运动表示和位姿表示方法进行了详细阐述。第3章讲解了基于激光传感器的经典SLAM方法，并针对存在的问题展开了进一步的研究。第4章介绍了常用的相机模型，而后从数学上描述了基于视觉的sLAM方法及其优化方法，并对VSL，AM中的重要概念进行了讲解。第5章从代码层面详细地剖析了一种经典的VSLAM实现方法，有助于读者深入理解VSL，AM的完整流程。第6章从视觉定位的精确性和鲁棒性出发，介绍了VSLAM中视觉里程计的不同设计方法。第7章则讲解了VSLAM中闭环检测的改进办法。针对存在错误闭环的问题，第8章介绍了不同的鲁棒优化方法。第9章从地图的表示方式和实用性出发，介绍了地图的表征方法。本书可作为各理工科大学机器人、无人机、航空航天无人系统等相关专业的本科高年级教材与研究生教材和重要参考书籍，又可作为大学教师教授相关课程的参考书。

移动机器人的SLAM与VSLAM方法 目录

第1章概述1.1从SLAM到VSLAM1.1.1未知环境下的同时地图创建与自定位1.1.2SLAM的基本状况1.1.3VSLAM的基本状况1.2SLAM与VSLAM的主要内容1.2.1SLAM的主要内容与难点1.2.2VSLAM的主要内容与难点1.3近年SLAM与VSLAM研究的几个方向1.3.1直接法与特征法融合问题1.3.2SLAM中IMU辅助的特征匹配1.3.3动态场景下SLAM的定位精度1.3.4利用语意信息辅助SLAM定位1.3.5长期SLAM问题1.3.6多机器人SLAM问题第2章经典SLAM方法的架构2.1SLAM问题的描述2.1.1SLAM问题的概率模型2.1.2机器人系统模型2.1.3SLAM算法的一致性2.2EKF—SLAM算法2.2.1扩展卡尔曼滤波算法2.2.2EKF-SLAM算法和一致性2.3FastSLAM算法2.3.1粒子滤波算法2.3.2Rao—Blackwellized粒子滤波算法2.3.3FastSLAM算法和一致性2.4实验结果与分析2.5EKF—SLAM算法和FastSLAM算法存在的问题第3章经典SLAM方法改进3.1基于三轮驱动运动模型的EKF—SLAM算法3.1.1两轮驱动移动机器人里程计圆弧模型3.1.2两轮驱动移动机器人运动模型3.1.3三轮驱动移动机器人里程计模型3.1.4三轮驱动移动机器人运动模型3.1.5实验结果与分析3.2基于线段特征匹配的EKFLSLAM算法3.2.1线段特征提取3.2.2线段特征观测模型3.2.3EKF—Line—SLAM算法3.2.4线段特征提取实验3.2.5EKF—Line-SLAM算法实验3.3改进的UFastSLAM算法3.3.1UFastSLAM算法3.3.2改进的UFastSLAM算法3.3.3实验结果与分析3.4基于PSO优化的粒子滤波sLAM算法3.4.1常规粒子滤波SLAM算法的不足3.4.2改进的建议分布3.4.3融合粒子群算法与粒子滤波的SLAM算法3.4.4实验仿真与分析3.5本章小结第4章VSLAM基础4.1立体相机模型4.1.1针孔相机模型4.1.2立体相机深度获取原理4.1.3反投影模型4.1.4Kinect深度误差模型4.2相机位姿表示4.2.1三维空间的刚体姿态描述4.2.2李群、李代数4.2.3相机位姿的表示方式4.2.4对相机位姿变换的求导4.3VSLAM的数学表述4.4非线性优化4.5视觉里程计4.5.12D-3D法4.5.23D-3D法4.6闭环检测4.7地图构建4.8本章小结第5章开源双目视觉SLAM框架及其实现5.1数据基础5.1.1MapPoint类5.1.2zrame尖5.2tracking类5.2.1双目初始化5.2.2跟踪参考关键帧5.2.3跟踪上一帧5.2.4重定位5.2.5跟踪局部地图5.2.6计算运动模型5.2.7判断关键帧5.2.8创建关键帧5.3LocalMapping类5.3.1处理新关键帧5.3.2地图点筛选5.3.3建立新地图点5.3.4附近关键帧搜索匹配地图点5.3.5局部BA5.3.6关键帧筛选5.4LoopClosing类5.4.1闭环检测5.4.2计算Sim35.4.3闭环优化5.5本章小结第6章VSLAM前端——视觉里程计6.1基于改进视觉里程计和大回环模型的VSLAMI唢间配准算法6.1.1基于改进Color GICP算法的快速视觉里程计6.1.2基于模型到模型配准的大回环局部优化模型6.1.3实验及分析6.2考虑多位姿估计约束的立体视觉里程计6.2.1基于改进2D-2D位姿估计模型的位姿跟踪6.2.2基于改进3D-2D位姿估计模型的位姿跟踪6.2.3考虑多位姿估计约束的立体视觉里程计6.2.4实验与分析6.3动态场景下基于运动物体检测的立体视觉里程计6.3.1基于场景流的运动物体检测6.3.2基于运动物体检测的立体视觉里程计6.3.3实验与分析6.4本章小结第7章VSLAM后端——闭环检测7.1基于历史模型集的改进VSLAM闭环检测算法7.1.1基于改进Frame—to-model配准的历史模型集构建7.1.2基于历史模型集的改进闭环检测算法7.1.3实验及分析7.2基于空间位置不确定性约束的改进闭环检测算法7.2.1基于特征点云帧间配准的视觉里程计不确定性模型7.2.2基于空间位置不确定性约束的改进闭环检测算法7.2.3实验与分析7.3基于场景显著区域的闭环检测算法7.3.1闭环概率模型7.3.2显著区域选取与场景描述7.3.3基于逆向索引的预匹配场景选取7.3.4显著区域匹配概率的计算7.3.5实验与分析7.4本章小结第8章VSLAM后端——鲁棒优化估计8.1自适应的Graph SLAM鲁棒闭环算法8.1.1常规Graph SLAM鲁棒闭环算法8.1.2自适应的Graph SLAM鲁棒闭环算法8.1.3实验仿真与分析8.2增量式的Graph SLAM鲁棒闭环算法8.2.1增量式Graph S LAM算法8.2.2增量式Graph S LAM鲁棒闭环算法8.2.3实验仿真与分析8.3基于非线性0-1规划的鲁棒图优化智能算法加速策略8.3.1鲁棒图优化模型8.3.2改进的Markov邻域及智能算法加速方法8.3.3实验与分析8.4本章小结第9章VSLAM地图创建9.1基于完整可见性模型的改进鲁棒Octomap地图构建9.1.1鲁棒Octomap可见性模型分析9.1.2完整可见性模型9.1.3基于完整可见性模型的改进鲁棒Octomap9.1.4实验及分析9.2动态场景下基于平面投影的导航地图构建方法9.2.1动态场景下三维点云的生成9.2.2地面平面方程的求解9.2.3二维导航地图构建9.2.4实验与分析9.3本章小结参考文献
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