基于改进词袋模型的机器人单目视觉定位研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 变量注释表 | 第16-17页 |
| 1 绪论 | 第17-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第17-19页 |
| 1.2 研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 视觉SLAM系统中闭环检测的研究意义 | 第21-22页 |
| 1.4 章节安排及研究内容 | 第22页 |
| 1.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 2 基于图优化的单目SLAM相关理论 | 第24-34页 |
| 2.1 特征点提取与匹配 | 第24-28页 |
| 2.2 视觉里程计 | 第28-31页 |
| 2.3 后端优化 | 第31-32页 |
| 2.4 闭环检测 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 基于改进SURF-rBRIEF特征点提取 | 第34-42页 |
| 3.1 特征点检测 | 第34-36页 |
| 3.2 特征点描述算法 | 第36-38页 |
| 3.3 RANSAC | 第38-39页 |
| 3.4 改进SURF-rBRIEF算法 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于改进词袋的闭环检测 | 第42-50页 |
| 4.1 视觉词袋 | 第42-43页 |
| 4.2 聚类算法 | 第43-44页 |
| 4.3 改进视觉词袋 | 第44-48页 |
| 4.4 闭环检测及后验处理 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 单目SLAM系统构建与验证 | 第50-61页 |
| 5.1 系统组成 | 第50-52页 |
| 5.2 实验分析 | 第52-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 结论与展望 | 第61-62页 |
| 6.1 结论 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者简历 | 第65-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
