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测绘学

同时定位与建图的理论、方法及应用

作者：王庆，冯悠扬

出版社：科学出版社出版时间：2023-09-01

开本： B5 页数： 280

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版权信息
内容简介
目录

同时定位与建图的理论、方法及应用版权信息

ISBN：9787030740175
条形码：9787030740175 ; 978-7-03-074017-5
装帧：平装
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
自然科学
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测绘学

同时定位与建图的理论、方法及应用内容简介

首先，介绍SLAM的发展历程、SLAM相关的传感器类型、算法框架和优化方法；然后，介绍SLAM算法需要的基础数学内容，其中囊括非线性优化的数学推导和姿态矩阵的三种物理含义，弥补了现有书籍的不足；多传感器内参和外参的标定方法，提出相机-激光内外参数标定新方法；视觉、激光和GNSS融合时的算法框架和具体技术细节，提出新的视觉和激光定位建图新方法；为了便于读者分析和理解SLAM算法的应用场景，给出我们承担课题三个SLAM算法的实际应用；*后，本书附上了项目研发过程中开发的源代码网址链接，便于从事SLAM行业的研究者和工程师进行使用。

同时定位与建图的理论、方法及应用目录

前言第1章绪论 1 1.1 基于激光的SLAM系统 1 1.1.1 发展历程 5 1.1.2 挑战和未来发展方向 6 1.2 基于视觉的SLAM系统 7 1.2.1 发展历程 7 1.2.2 未来发展方向 10 1.3 基于多传感器融合的SLAM系统 10 1.3.1 多传感器标定 13 1.3.2 激光和视觉融合 15 1.3.3 未来发展方向 16 参考文献 18 第2章 SLAM基础算法 22 2.1 视觉与激光SLAM算法 23 2.1.1 视觉SLAM算法 23 2.1.2 激光SLAM算法 32 2.1.3 IMU算法 38 2.2 状态估计模型 46 2.2.1 卡尔曼滤波 47 2.2.2 粒子滤波 49 2.2.3 非线性优化 55 参考文献 57 第3章 SLAM相关数学知识 59 3.1 非线性优化方法 59 3.1.1 基本方法介绍 59 3.1.2 高斯-牛顿法 61 3.1.3 L-M方法 63 3.1.4 Dog-leg法 65 3.2 非线性优化中的求导方法 68 3.2.1 SLAM后端非线性优化 68 3.2.2 自动求导 71 3.2.3 解析导数 73 3.2.4 代数导数 73 3.3 参数化方法 75 3.3.1 旋转矩阵 75 3.3.2 欧拉角 76 3.3.3 四元数 77 3.4 误差的定义和位姿的三种物理含义 79 3.4.1 SLAM误差定义 79 3.4.2 位姿的三种物理含义 80 参考文献 81 第4章传感器标定 82 4.1 视觉传感器标定方法 82 4.1.1 相机模型 82 4.1.2 单目相机标定方法 84 4.1.3 多目相机标定方法 88 4.1.4 标定开源工具 91 4.1.5 基于三维标定板的相机内参标定新方法 93 4.2 视觉-激光外参标定 101 4.2.1 现有激光-相机外参标定方法 101 4.2.2 基于三维标定板的自动外参标定方法 103 4.3 GNSS-IMU-视觉外参标定方法 104 4.3.1 视觉-IMU标定方法 104 4.3.2 GNSS/INS-激光雷达/相机外参标定方法 107 参考文献 110 第5章视觉SLAM方法 112 5.1 基于李群李代数的ICP总体*小二乘方法 112 5.1.1 研究内容概述 112 5.1.2 基于李群李代数的总体ICP算法 113 5.1.3 基于向量的坐标解算方法 120 5.1.4 实验结果 123 5.2 基于稳定框架下的PnP方法 130 5.2.1 研究内容概述 131 5.2.2 归一化PnP算法 135 5.2.3 实验结果 138 5.3 不依赖FEJ的位姿图优化方法 149 5.3.1 研究内容概述 149 5.3.2 增量式PGO算法 150 5.3.3 实验结果 158 参考文献 168 第6章激光SLAM方法 172 6.1 现有激光SLAM算法 172 6.2 特征点提取与匹配 175 6.3 基于体素的平面检测方法 180 6.3.1 平面匹配 180 6.3.2 多边形边界估计 183 6.3.3 平面参数更新方法 184 6.3.4 激光曲率的检测结果 187 6.3.5 基于三次增长法的平面检测结果 191 参考文献 193 第7章多传感器融合的SLAM方法 195 7.1 GNSS定位原理与方法 195 7.1.1 GNSS定位基本原理 196 7.1.2 GNSS定位性能评价 199 7.1.3 GNSS定位与SLAM的坐标系统 202 7.2 多传感器松耦合/紧耦合方法 205 7.2.1 Visual-IMU组合模型 205 7.2.2 LiDAR-IMU组合模型 209 7.3 激光-视觉的融合方法 214 7.3.1 优化方法 216 7.3.2 基于平面投影的可视化方法 224 7.4 激光-视觉-GNSS-IMU融合方法 227 7.4.1 融合框架 228 7.4.2 基于因子图优化的状态估计 229 参考文献 232 第8章 SLAM系统典型应用 234 8.1 SLAM技术在变电站巡检中的应用 235 8.1.1 背景介绍 235 8.1.2 解决方案 236 8.1.3 测试结果 236 8.2 SLAM技术在村镇土地调查中的应用 238 8.2.1 村镇用地信息获取的特点 239 8.2.2 村镇用地信息获取的SLAM技术模式 240 8.2.3 基于空地协同的用地信息获取方法 241 8.2.4 基于空地协同的点云配准与三维重建 246 8.2.5 实验设计与分析 247 8.2.6 展望 253 8.3 SLAM技术在城市绿化智能管护中的应用 254 8.3.1 背景介绍 254 8.3.2 城市绿化智能管护系统组成 255 8.3.3 系统功能及性能 257 8.3.4 系统测试结果分析 260 8.3.5 应用前景 266 8.3.6 小结 266 参考文献 266

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