| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及文章结构 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 点云配准算法及并行技术 | 第17-31页 |
| 2.1 点云配准算法 | 第17-24页 |
| 2.1.1 ICP基本算法及其衍生算法 | 第17-21页 |
| 2.1.2 Softassign算法 | 第21-22页 |
| 2.1.3 4PCS算法 | 第22-24页 |
| 2.2 配准算法的并行算法 | 第24-27页 |
| 2.2.1 基于Open CL的ICP并行配准算法 | 第24-26页 |
| 2.2.2 点云并行Softassign配准算法 | 第26-27页 |
| 2.3 GPU并行技术 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于欧式距离的近似全等四点并行搜索算法 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 近似全等四点搜索算法概述 | 第31-33页 |
| 3.3 算法并行化可行性分析 | 第33-35页 |
| 3.4 算法并行化具体过程 | 第35-38页 |
| 3.4.1 算法概述 | 第35-37页 |
| 3.4.2 距离比较算法 | 第37-38页 |
| 3.5 实验结果及效率分析 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-43页 |
| 第四章 并行kd-tree算法和LCP准则 | 第43-59页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 kd-tree算法和LCP准则 | 第43-49页 |
| 4.2.1 kd-tree算法 | 第43-48页 |
| 4.2.2 LCP准则 | 第48-49页 |
| 4.3 算法并行化可行性分析 | 第49-50页 |
| 4.4 算法并行化具体过程 | 第50-53页 |
| 4.5 实验结果及效率分析 | 第53-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-59页 |
| 第五章 总结和展望 | 第59-61页 |
| 5.1 工作总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 作者简介 | 第67-68页 |