摘要近年来，随着人工智能技术的发展，移动机器人在社会发展的各个领域得到广泛应用。机器人导航是移动机器人技术的一个基本问题，而 SLAM (Simultaneou

针对现有运动恢复结构算法重建模型存在点云稀疏等问题，提出一种利用不同匹配数据进行模型重建的算法。首先通过对比上下文直方图(CCH)生成匹配数据，利用M估计抽样一致(MSAC)估算图像基础矩阵，进而分解得到平移和旋转矩阵，并根据相机内参计算投影矩阵，然后利用KLT匹配算法更新匹配数据，最后三角化生成三维点云。该算法匹配精度高，图像基础矩阵易于收敛，通过位移实现特征点匹配，弥补了图像低频区域匹配数据不足的缺陷。实验结果表明，与现有算法相比，该算法生成的点云更致密；在真实环境下，该算法可用于物体三维重建。

此为华中科技大学胡洋博士的博士毕业论文，其中介绍了SSD的结构知识，以及与FlashSim相关的许多基础知识，对于学习SSD底层结构有极大的帮助。

在深入分析二维高斯分布公式的基础上，通过将光斑中心整像素坐标和亚像素坐标进行分离，推导出一种无需求解广义逆矩阵的高斯曲面解析算法，该方法综合利用窗口内的所有像素灰度信息，通过解析表达式直接计算高斯分布光斑的亚像素中心位置；并且对传统高斯曲面拟合法求解过程进行了优化，提出一种更加高效的定参高斯拟合法。与传统高斯曲面拟合法相比，提出的两种方法具有基本相同的稳定性和定位精度，但运行效率分别提高了278倍和78倍以上。

针对目前井下定位系统对环境变化敏感、定位准确度较低的问题,介绍了基于DOA和TDOA的井下定位算法。该算法利用TDOA算法的高精度化和DOA算法的高信号角度分辨率,以DOA和TDOA算法中各自方向角度的加权平均作为信号角度,结合用TDOA算法得到的位置半径计算出移动终端坐标。仿真结果表明,该算法在复杂的环境中能够取得较稳定的性能,且定位精度较高。

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