第1章 緒論
1．1 慣性／視覺組合導(dǎo)航概述
1．2 研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
1．2．1 視覺導(dǎo)航技術(shù)
1．2．2 慣性／視覺標(biāo)定技術(shù)
1．2．3 慣性／視覺組合導(dǎo)航技術(shù)
1．2．4 慣性／視覺組合導(dǎo)航系統(tǒng)可觀性分析

第2章 慣性導(dǎo)航與視覺測量模型
2．1 坐標(biāo)系定義及其轉(zhuǎn)換關(guān)系
2．2 微型慣性傳感器模型
2．2．1 捷聯(lián)慣性導(dǎo)航
2．2．2 MEMS慣性傳感器模型
2．3 視覺測量模型
2．3．1 攝像機成像模型
2．3．2 攝像機標(biāo)定
2．3．3 多視圖幾何模型

第3章 基于多視圖批優(yōu)化技術(shù)的慣性／立體視覺標(biāo)定方法
3．1 引言
3．2 基本思想
3．3 系統(tǒng)狀態(tài)的連續(xù)時間表示
3．4 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的建立
3．5 多視圖批優(yōu)化慣性／立體視覺標(biāo)定算法實現(xiàn)
3．5．1 基函數(shù)的選取
3．5．2 立體視覺自運動估計
3．5．3 優(yōu)化參數(shù)初始化及優(yōu)化方法
3．6 實驗驗證與分析
3．6．1 實驗數(shù)據(jù)說明
3．6．2 實驗結(jié)果與分析
3．7 本章小結(jié)

第4章 基于多視圖幾何點、線特征輔助的慣性／立體視覺組合導(dǎo)航方法
4．1 引言
4．2 系統(tǒng)模型
4．3 測量模型
4．4 濾波器設(shè)計
4．4．1 狀態(tài)矢量結(jié)構(gòu)
4．4．2 卡爾曼濾波時間傳播
4．4．3 量測更新
4．5 實驗結(jié)果和討論
4．5．1 圖像特征提取、匹配和野值剔除
4．5．2 室外實驗
4．5．3 室內(nèi)實驗
4．6 本章小結(jié)
……

第5章 基于多視圖幾何及消影點輔助的慣性／立體視覺組合導(dǎo)航方法
第6章 基于偏振光羅盤輔助的慣性／立體視覺里程計組合導(dǎo)航方法

附錄B 樣條曲線表示
參考文獻