| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第12-15页 |
| 缩略语对照表 | 第15-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第18页 |
| 1.2 高级驾驶辅助系统（ADAS）的发展现状 | 第18-21页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及工作 | 第21页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第21-24页 |
| 第二章 本文的背景知识 | 第24-42页 |
| 2.1 二维图像处理算法 | 第24-28页 |
| 2.1.1 特征点检测算法 | 第24-26页 |
| 2.1.2 光流跟踪算法 | 第26-28页 |
| 2.2 摄像机模型 | 第28-35页 |
| 2.2.1 针孔摄像机 | 第28-32页 |
| 2.2.2 鱼眼摄像机 | 第32-35页 |
| 2.3 对极几何与基础矩阵 | 第35-39页 |
| 2.3.1 对极几何 | 第35-36页 |
| 2.3.2 基础矩阵 | 第36-37页 |
| 2.3.3 通过基础矩阵或本质矩阵恢复摄像机矩阵 | 第37-39页 |
| 2.4 RANSAC算法 | 第39-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 SLAM系统的原理分析与对比实验 | 第42-70页 |
| 3.1 SLAM简介 | 第42-45页 |
| 3.1.1 SLAM的发展和分类 | 第42-43页 |
| 3.1.2 SLAM的框架介绍 | 第43-45页 |
| 3.2 LSD-SLAM的介绍与算法分析 | 第45-52页 |
| 3.2.1 跟踪新关键帧 | 第45-46页 |
| 3.2.2 深度图估计 | 第46-50页 |
| 3.2.3 全局地图优化 | 第50-52页 |
| 3.3 ORB-SLAM的介绍与算法介绍 | 第52-59页 |
| 3.3.1 自动地图初始化 | 第52-54页 |
| 3.3.2 跟踪 | 第54-56页 |
| 3.3.3 局部建图 | 第56-57页 |
| 3.3.4 闭环检测 | 第57-59页 |
| 3.4 LSD-SLAM和ORB-SLAM的对比分析实验 | 第59-68页 |
| 3.4.1 TUM数据集 | 第59-61页 |
| 3.4.2 Machine数据集 | 第61-64页 |
| 3.4.3 KITTI数据集 | 第64-68页 |
| 3.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第四章 车载单摄像头实现鸟瞰全景图 | 第70-82页 |
| 4.1 基于线性优化下的光流法实现鸟瞰全景图 | 第70-76页 |
| 4.1.1 实验背景分析 | 第70-71页 |
| 4.1.2 算法分析与实验 | 第71-76页 |
| 4.2 基于ORB-SLAM技术实现鸟瞰全景图 | 第76-80页 |
| 4.2.1 实验背景分析 | 第76页 |
| 4.2.2 算法分析与实验 | 第76-80页 |
| 4.3 本章小结 | 第80-82页 |
| 第五章 车载多摄像头实现伪三维全景图 | 第82-94页 |
| 5.1 多摄像头实现伪三维全景图的算法及实验 | 第82-87页 |
| 5.1.1 实验背景分析 | 第82页 |
| 5.1.2 算法分析与实验 | 第82-87页 |
| 5.2 基于ORB-SLAM的自适应伪三维全景图的算法及实验 | 第87-92页 |
| 5.2.1 实验背景分析 | 第87-89页 |
| 5.2.2 算法分析与实验 | 第89-92页 |
| 5.3 本章小结 | 第92-94页 |
| 第六章 总结与展望 | 第94-96页 |
| 6.1 全文总结 | 第94-95页 |
| 6.2 工作展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 作者简介 | 第101-102页 |