| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 视觉SLAM概述 | 第16-18页 |
| 1.2.2 双目视觉SLAM研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.3 面向众包视频的双目视觉SLAM研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第21-23页 |
| 第2章 双目视觉SLAM基本理论 | 第23-33页 |
| 2.1 算法框架 | 第23-24页 |
| 2.2 视觉里程计子系统 | 第24-27页 |
| 2.2.1 图像预处理 | 第24页 |
| 2.2.2 地图初始化 | 第24-25页 |
| 2.2.3 特征匹配 | 第25-26页 |
| 2.2.4 位姿估计 | 第26页 |
| 2.2.5 关键帧判断 | 第26-27页 |
| 2.3 地图构建子系统 | 第27-29页 |
| 2.3.1 地图管理 | 第27-28页 |
| 2.3.2 局部地图优化 | 第28-29页 |
| 2.4 回环检测子系统 | 第29-31页 |
| 2.4.1 回环检测 | 第29-30页 |
| 2.4.2 回环校正 | 第30页 |
| 2.4.3 全局地图优化 | 第30-31页 |
| 2.5 面向众包视频的分布式SLAM算法框架 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 融合光流信息的车辆视觉里程计研究 | 第33-49页 |
| 3.1 车辆视觉里程计 | 第33-35页 |
| 3.2 融合信息光流的车辆视觉里程计 | 第35-41页 |
| 3.2.1 利用光流追踪的特征匹配算法 | 第35-37页 |
| 3.2.2 利用光流追踪的特征点精选算法 | 第37页 |
| 3.2.3 利用光流正则化的外点剔除算法 | 第37-40页 |
| 3.2.4 利用光流正则化的位姿分步估计算法 | 第40-41页 |
| 3.3 车辆视觉里程计仿真分析 | 第41-48页 |
| 3.3.1 仿真实验及评价指标 | 第41-43页 |
| 3.3.2 结果分析 | 第43-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 面向众包视频的分布式回环检测研究 | 第49-59页 |
| 4.1 分布式回环检测方法 | 第49-51页 |
| 4.1.1 回环检测方法 | 第49-50页 |
| 4.1.2 分布式回环检测方法 | 第50-51页 |
| 4.2 NetVLAD网络框架 | 第51-54页 |
| 4.2.1 卷积神经网络基础 | 第51-52页 |
| 4.2.2 VGGNet网络 | 第52页 |
| 4.2.3 VLAD池化层 | 第52-54页 |
| 4.2.4 NetVLAD网络及训练 | 第54页 |
| 4.3 众包视频的分布式回环检测及校正 | 第54-56页 |
| 4.4 分布式回环检测仿真分析 | 第56-58页 |
| 4.4.1 仿真实验及评价指标 | 第56-57页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第57-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 分布式地图构建研究 | 第59-69页 |
| 5.1 分布式地图构建方法 | 第59-60页 |
| 5.2 基于DGS的分布式地图构建 | 第60-66页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第60-62页 |
| 5.2.2 集中式算法 | 第62-64页 |
| 5.2.3 分布式算法 | 第64-66页 |
| 5.2.4 地图连续性 | 第66页 |
| 5.3 分布式地图构建仿真分析 | 第66-68页 |
| 5.3.1 仿真实验及评价指标 | 第66-67页 |
| 5.3.2 结果分析 | 第67-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 分布式视觉SLAM算法实验及分析 | 第69-79页 |
| 6.1 实验及评价指标 | 第69-72页 |
| 6.2 结果分析 | 第72-78页 |
| 6.3 本章小结 | 第78-79页 |
| 第7章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 7.1 总结 | 第79-80页 |
| 7.2 展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-87页 |
| 致谢 | 第87页 |