| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究及发展状况 | 第15-19页 |
| 1.2.1 单目视觉里程计 | 第15-17页 |
| 1.2.2 立体视觉里程计 | 第17-18页 |
| 1.2.3 三维视觉里程计 | 第18-19页 |
| 1.3 本文研究课题与内容安排 | 第19-21页 |
| 第2章 基于三维点云的三维相对运动估计原理 | 第21-26页 |
| 2.1 Kinect相机及其特性 | 第21-22页 |
| 2.2 传统三维点云运动估计实现 | 第22-25页 |
| 2.2.1 ICP算法的实现原理 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于三维点云的ICP算法实验效果分析 | 第23-25页 |
| 2.3 小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于三维视觉特征的相对运动估计 | 第26-40页 |
| 3.1 基于三维特征的运动估计基本原理 | 第26-27页 |
| 3.2 特征检测算子性能分析 | 第27-28页 |
| 3.3 ORB算子的特征提取与匹配 | 第28-35页 |
| 3.3.1 oFAST特征检测 | 第28-31页 |
| 3.3.2 rBRIEF特征描述 | 第31-33页 |
| 3.3.3 最近距离比匹配 | 第33-34页 |
| 3.3.4 图像特征点提取与匹配的实现 | 第34-35页 |
| 3.4 三维相对运动估计的实现 | 第35-36页 |
| 3.5 三维视觉特征的运动估计结果分析 | 第36-39页 |
| 3.5.1 ORB算子的匹配效果分析 | 第37-38页 |
| 3.5.2 基于三维信息的运动估计结果分析 | 第38-39页 |
| 3.6 小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于改进RANSAC算法的三维相对运动估计 | 第40-56页 |
| 4.1 基于改进RANSAC算法的三维相对运动估计的实现方案 | 第40-41页 |
| 4.2 误匹配剔除算法的实现 | 第41-42页 |
| 4.3 基于改进RANSAC算法的三维运动估计 | 第42-45页 |
| 4.4 基于改进RANSAC算法的三维相对运动估计分析 | 第45-55页 |
| 4.4.1 误匹配剔除算法效果分析 | 第45-48页 |
| 4.4.2 基于改进RANSAC算法的三维运动估计结果分析 | 第48-55页 |
| 4.4.3 算法的性能分析 | 第55页 |
| 4.5 小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于SBA算法的三维视觉里程计优化实现 | 第56-66页 |
| 5.1 基于SBA算法的三维视觉里程计优化方法总体方案 | 第56-57页 |
| 5.2 SBA算法的原理实现 | 第57-60页 |
| 5.2.1 重投影误差的原理 | 第57-58页 |
| 5.2.2 SBA算法的实现流程 | 第58-60页 |
| 5.3 局部SBA和全局SBA的实现 | 第60-61页 |
| 5.4 基于SBA算法三维视觉里程计结果分析 | 第61-65页 |
| 5.4.1 工业实验室场景实验分析 | 第61-63页 |
| 5.4.2 除冰实验室场景实验分析 | 第63-65页 |
| 5.5 小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第74页 |
