基于导航拓扑图的仿生导航方法研究

第1章 绪论
1．1 仿生导航的研究背景和意义
1．2 国内外仿生导航的研究现状
1．2．1 仿生导航方法
1．2．2 导航拓扑图的构建方法
1．2．3 节点位置识别方法
1．2．4 大气偏振光定向技术
1．3 本书拟解决的问题与思路
1．3．1 本书拟解决的问题
1．3．2 解决问题的思路
1．4 本书的研究内容及组织结构

第2章 基于网格细胞特性的导航拓扑图构建方法
2．1 导航拓扑图的基本概念
2．1．1 拓扑节点与连通边
2．1．2 常用的导航拓扑图
2．2 网格细胞的生物特性与构图特性分析
2．2．1 网格细胞的生物特性
2．2．2 网格细胞的构图特性分析
2．3 导航拓扑图构建方法
2．3．1 导航拓扑图适构性分析
2．3．2 一维导航拓扑图的构建
2．3．3 二维导航拓扑图的构建
2．4 构图案例与分析
2．4．1 一维导航拓扑图案例与分析
2．4．2 二维导航拓扑图案例与分析
2．5 本章小结

第3章 拓扑节点识别与匹配定位方法
3．1 节点识别概述
3．2 基于多尺度的节点特征识别算法
3．2．1 基于LMNN的特征识别空间重构
3．2．2 一维拓扑图的节点特征识别算法
3．2．3 二维拓扑图的节点特征识别算法
3．3 匹配定位方法
3．3．1 基于RANSAC的特征点匹配方法
3．3．2 定位方法
3．4 节点识别算法实验验证
3．4．1 一维拓扑图的节点识别算法验证
3．4．2 二维拓扑图的节点识别算法验证
3．5 本章小结

第4章 多目偏振视觉/惯性组合定向方法
4．1 大气偏振模型及偏振光定向原理
4．1．1 大气偏振模型
4．1．2 仿生偏振光定向原理
4．2 多目偏振视觉航向传感器测量与标定方法
4．2．1 多目偏振视觉航向传感器的测量方法
4．2．2 多目偏振视觉航向传感器的误差模型
4．2．3 多目偏振视觉航向传感器的标定方法
4．3 组合定向方法与误差分析
4．3．1 组合定向方法
4．3．2 定向误差分析
4．4 实验验证
4．4．1 静态实验
4．4．2 车载实验
4．5 本章小结

第5章 基于拓扑图的节点递推导航算法
5．1 仿生导航算法
5．1．1 算法总体框架
5．1．2 基于一维拓扑图的节点递推导航算法
5．1．3 基于二维拓扑图的节点递推导航算法
5．2 算法误差分析
5．2．1 不同观测约束的影响
5．2．2 匹配定位误差分析
5．3 实验验证与分析
5．3．1 车载实验
5．3．2 遥感地图飞行实验
5．4 本章小结

第6章 全书总结
附录A 标定算法中雅可比矩阵推导
附录B 惯性/偏振光/视觉组合观测方程Aψ的推导
参考文献