声明
摘要
第1章绪论
1．1课题研究背景与研究意义
1．1．1研究背景
1．1．2研究意义
1．2．1云机器人研究现状
1．2．2单目视觉里程计研究现状
1．3论文内容与章节安排
第2章RGB-D图像序列获取和处理
2．1．1 Kinect视觉平台
2．1．2 OpenNI框架
2．1．3 Kinect图像获取
2．2 RGB-D图像融合及信息转换
2．2．1彩色图像与深度图像对齐
2．2．2 ROS下CV_Bridge图像信息转换
2．2．3 ROS下MSG消息传输机制
2．3彩色图像视觉特征处理
2．3．1基于FAST算法的视觉特征提取
2．3．2 BRIEF算法的视觉特征描述与匹配
2．3．3 RANSAC算法除噪
2．4本章小结
第3章基于位姿阈值的关键帧提取
3．1．1视觉里程计阐述
3．1．2运动图像序列的特征跟踪
3．2机器人运动估计
3．2．1旋转运动的表示
3．2．2奇异值分解求解运动信息
3．3图像序列关键帧提取
3．3．1运动阈值设计
3．3．2旋转矩阵转化为旋转角
3．3．3关键帧提取与验证算法
3．3．4关键帧提取实验与分析
3．4本章小结
第4章机器人系统与AWS云计算平台搭建
4．1．1 ROS系统框架
4．1．2机器人硬件系统
4．2 AWS亚马逊云服务
4．2．1 AWS云服务
4．2．2 AWS基础存储架构Dynamo
4．2．3 EC2弹性计算云
4．2．4 EC2的负载均衡和通信机制
4．3．1 AWS机器镜像选择
4．3．2 EC2实例创建及安全组设定
4．3．3 EC2实例访问连接与容错机制
4．4本章小结
第5章数据通信协议与传输链路设计
5．1图像传输通信协议
5．1．1 TCP／IP协议
5．1．2 Websocket通信协议
5．2通信链路设计
5．2．1基于socket的通信链路
5．2．2基于RosBridge的通信链路
5．3．1通信链路实验
5．3．2通信链路实验性能分析
5．4本章小结
第6章总结与展望
6．1总结
6．2展望
参考文献
致谢
东北大学;
