| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 SLAM方法分类 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 SLAM算法基础 | 第16-24页 |
| 2.1 位姿图优化算法 | 第16-20页 |
| 2.1.1 位姿图优化基本框架 | 第17页 |
| 2.1.2 位姿图求解与优化 | 第17-20页 |
| 2.2 随机样本一致性算法 | 第20-21页 |
| 2.3 三维旋转表征 | 第21-23页 |
| 2.3.1 轴角法与四元数 | 第21-22页 |
| 2.3.2 旋转偏导 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于双KINECT的SLAM算法 | 第24-31页 |
| 3.1 深度传感器局限性 | 第24-25页 |
| 3.2 基于双Kinect的SLAM算法 | 第25-30页 |
| 3.2.1 传感器外参数标定 | 第25-27页 |
| 3.2.2 基于图的SLAM算法 | 第27-29页 |
| 3.2.3 地图融合 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于直线特征的SLAM算法 | 第31-42页 |
| 4.1 线特征检测算法 | 第32-33页 |
| 4.2 线特征匹配算法 | 第33页 |
| 4.3 三维直线段检测与估计 | 第33-37页 |
| 4.3.1 二维直线段的检测与采样 | 第34-35页 |
| 4.3.2 反向投影 | 第35-36页 |
| 4.3.3 三维直线段检测 | 第36页 |
| 4.3.4 最大似然估计 | 第36-37页 |
| 4.4 相对运动估计 | 第37-41页 |
| 4.4.1 空间直线段表征 | 第37-38页 |
| 4.4.2 基于解析法的运动参数恢复 | 第38-40页 |
| 4.4.3 基于RANSAC的相对运动估计 | 第40-41页 |
| 4.5 位姿图优化与地图构建 | 第41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 实验与分析 | 第42-51页 |
| 5.1 实验平台 | 第42页 |
| 5.2 基于双Kinect平台的SLAM实验与分析 | 第42-45页 |
| 5.2.1 双Kinect平台外参数标定结果 | 第42-43页 |
| 5.2.2 双Kinect平台的SLAM结果 | 第43-44页 |
| 5.2.3 实验结果分析 | 第44-45页 |
| 5.3 基于直线特征的SLAM实验结果 | 第45-50页 |
| 5.3.1 线特征检测与匹配测试 | 第45-46页 |
| 5.3.2 算法各部分时间统计 | 第46-47页 |
| 5.3.3 地图构建结果 | 第47-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58页 |