基于Kinect的移动机器人室内环境三维重建
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 引言 | 第14页 |
| 1.2 室内环境三维重建技术简介与一般流程 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 机器人平台及数据采集设备 | 第22-28页 |
| 2.1 六足机器人 | 第22-24页 |
| 2.2 Kinect | 第24-26页 |
| 2.2.1 Kinect简介 | 第24页 |
| 2.2.2 Kinect原理 | 第24-26页 |
| 2.2.3 Kinect应用 | 第26页 |
| 2.3 PCL介绍 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 深度数据采集 | 第28-36页 |
| 3.1 深度图像 | 第28-29页 |
| 3.1.1 深度图像的定义 | 第28页 |
| 3.1.2 深度图像获取技术 | 第28-29页 |
| 3.2 深度数据获取 | 第29-31页 |
| 3.2.1 深度数据获取硬件部分 | 第29页 |
| 3.2.2 深度数据获取软件部分 | 第29-30页 |
| 3.2.3 数据获取流程 | 第30-31页 |
| 3.3 深度图像转为点云数据 | 第31-34页 |
| 3.3.1 数据转换 | 第31-32页 |
| 3.3.2 PCD格式介绍 | 第32-33页 |
| 3.3.3 写入PCD文件 | 第33页 |
| 3.3.4 可视化点云 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 点云数据配准问题 | 第36-44页 |
| 4.1 数据配准问题 | 第36-37页 |
| 4.1.1 配准的定义 | 第36页 |
| 4.1.2 配准的目标 | 第36-37页 |
| 4.2 配准的过程 | 第37-39页 |
| 4.2.1 粗略配准 | 第37-38页 |
| 4.2.2 精确配准 | 第38页 |
| 4.2.3 全局配准 | 第38-39页 |
| 4.3 配准的原理 | 第39-42页 |
| 4.3.1 变换矩阵 | 第39-40页 |
| 4.3.2 控制点数量 | 第40-41页 |
| 4.3.3 求解变换矩阵 | 第41-42页 |
| 4.3.4 目标函数 | 第42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 室内环境三维重建 | 第44-62页 |
| 5.1 本文重建过程 | 第44页 |
| 5.2 点云数据预处理 | 第44-47页 |
| 5.2.1 点云数据滤波 | 第45-46页 |
| 5.2.2 点云数据去除离群点 | 第46-47页 |
| 5.3 深度图像边界点提取 | 第47-50页 |
| 5.3.1 深度图像边界类型 | 第47-48页 |
| 5.3.2 深度图像边界提取步骤 | 第48-49页 |
| 5.3.3 可视化深度图像边界 | 第49-50页 |
| 5.4 关键点提取 | 第50-53页 |
| 5.4.1 3D点云图像关键点 | 第50-51页 |
| 5.4.2 NARF关键点介绍 | 第51-52页 |
| 5.4.3 NARF关键点提取步骤 | 第52页 |
| 5.4.4 可视化NARF关键点 | 第52-53页 |
| 5.5 点特征直方图(PFH) | 第53-59页 |
| 5.5.1 点云的表面法线估计 | 第53-55页 |
| 5.5.2 PFH特征估计 | 第55-57页 |
| 5.5.3 点云搜索策略 | 第57-59页 |
| 5.6 特征点对应关系估计 | 第59-60页 |
| 5.7 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 实验数据配准及分析 | 第62-80页 |
| 6.1 数据采集 | 第62-64页 |
| 6.2 数据处理界面 | 第64-66页 |
| 6.2.1 QT | 第65-66页 |
| 6.2.2 VS2010 | 第66页 |
| 6.2.3 Cmake | 第66页 |
| 6.3 数据配准实验 | 第66-75页 |
| 6.3.1 配准实验一 | 第66-69页 |
| 6.3.2 配准实验二 | 第69-72页 |
| 6.3.3 配准实验三 | 第72-75页 |
| 6.4 Geomagic Studio数据配准 | 第75-79页 |
| 6.4.1 Geomagic介绍 | 第75页 |
| 6.4.2 配准过程 | 第75-79页 |
| 6.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第七章 总结和展望 | 第80-82页 |
| 7.1 总结 | 第80页 |
| 7.2 展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 作者和导师简介 | 第88页 |
