| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 同时定位与建图 | 第10-12页 |
| 1.2.2 视觉惯性里程计 | 第12-15页 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 估计系统分析与设计 | 第16-30页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 视觉惯性组合估计系统分析 | 第16-26页 |
| 2.2.1 一致性分析 | 第16-19页 |
| 2.2.2 可观性分析 | 第19-26页 |
| 2.3 视觉惯性组合估计系统结构设计 | 第26-28页 |
| 2.3.1 估计系统结构设计 | 第26-27页 |
| 2.3.2 局部与全局估计器结构设计 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 估计系统的模型建立与标定 | 第30-45页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 传感器模型建立 | 第30-34页 |
| 3.2.1 惯性元件模型建立 | 第30-32页 |
| 3.2.2 视觉元件模型建立 | 第32-34页 |
| 3.3 模型参数估计 | 第34-42页 |
| 3.3.1 惯性元件模型参数估计 | 第34-37页 |
| 3.3.2 视觉元件模型参数估计 | 第37-42页 |
| 3.4 基于非线性优化的视觉与惯性元件外参数估计方法 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 图像特征建模与匹配 | 第45-54页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 基于稀疏方法的局部特征检测与匹配 | 第45-50页 |
| 4.2.1 基于Fast与Brief的特征检测与建模 | 第45-47页 |
| 4.2.2 基于光学不变性的特征跟踪与匹配 | 第47-49页 |
| 4.2.3 基于随机抽样一致性的异常匹配检验方法 | 第49-50页 |
| 4.3 基于词包模型的全局特征检测与匹配 | 第50-53页 |
| 4.3.1 基于K近邻方法的词典树构建 | 第50-51页 |
| 4.3.2 基于索引方法的图像检索与匹配 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 运动与结构估计方法设计 | 第54-69页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 基于滑动窗口估计的局部运动与结构估计方法 | 第54-63页 |
| 5.2.1 基于概率边缘化方法的状态更新 | 第54-57页 |
| 5.2.2 基于预积分方法的惯性测量项分析 | 第57-61页 |
| 5.2.3 基于多目观测的视觉测量项分析 | 第61-63页 |
| 5.3 基于松耦合的运动与结构初始化方法 | 第63-66页 |
| 5.3.1 基于光束平差法的位姿与地图初始化 | 第63-65页 |
| 5.3.2 基于线性优化的重力加速度与速度初始化 | 第65-66页 |
| 5.4 基于位姿图优化的全局运动与结构估计方法 | 第66-67页 |
| 5.4.1 基于回环检测的回环优化 | 第66-67页 |
| 5.4.2 基于位姿图的全局优化 | 第67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 第6章 算法实现与实验验证 | 第69-78页 |
| 6.1 引言 | 第69页 |
| 6.2 软硬件平台以及算法实现 | 第69-71页 |
| 6.2.1 传感器标定实验设计 | 第69-70页 |
| 6.2.2 运动与结构估计实验设计 | 第70-71页 |
| 6.3 实验结果及分析 | 第71-77页 |
| 6.3.1 传感器标定结果分析 | 第71-76页 |
| 6.3.2 运动与结构估计结果分析 | 第76-77页 |
| 6.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |