| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题来源及研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第8页 |
| 1.1.2 研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 三维点云地图构建现状研究 | 第9-11页 |
| 1.3 TOF 测距法技术及 TOF 摄相机发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 TOF 测距法技术 | 第11-12页 |
| 1.3.2 TOF 摄相机发展现状 | 第12-13页 |
| 1.4 TOF 摄相机标定与深度数据补偿研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4.1 TOF 摄相机灰度图像标定研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4.2 TOF 摄相机深度数据补偿方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 灰度图像标定与深度数据误差补偿研究 | 第17-32页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 PMD CAMCUBE3.0 摄相机的测距原理 | 第17-18页 |
| 2.3 TOF 摄相机的灰度图像标定 | 第18-23页 |
| 2.3.1 摄相机投影关系模型 | 第18-21页 |
| 2.3.2 摄相机内参和畸变系数的标定 | 第21-22页 |
| 2.3.3 标定结果 | 第22-23页 |
| 2.4 深度数据的误差分析与补偿 | 第23-31页 |
| 2.4.1 温度有关的误差 | 第24-25页 |
| 2.4.2 曝光时间对深度数据的影响 | 第25-26页 |
| 2.4.3 摆动误差 | 第26-30页 |
| 2.4.4 混合像素误差 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 相对位姿变换矩阵的计算 | 第32-46页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 特征点匹配算法 | 第32-40页 |
| 3.2.1 SURF 算法 | 第32-34页 |
| 3.2.2 特征点匹配算法 | 第34-39页 |
| 3.2.3 相对位姿变换矩阵的计算 | 第39-40页 |
| 3.3 ICP 算法 | 第40-45页 |
| 3.3.1 ICP 算法过程 | 第40-41页 |
| 3.3.2 kdtree 搜索 | 第41-42页 |
| 3.3.3 降采样 | 第42-44页 |
| 3.3.4 ICP 算法陷入局部极小点的解决方法 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 三维点云地图构建实验研究 | 第46-57页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 评估方法 | 第46-47页 |
| 4.3 摄相机标定补偿对三维点云地图精度的影响 | 第47-49页 |
| 4.3.1 相对位姿变换矩阵衡量误差实验 | 第47-48页 |
| 4.3.2 环境点距离衡量误差实验 | 第48-49页 |
| 4.4 两帧数据拼接算法实验 | 第49-51页 |
| 4.4.1 两帧数据平移拼接实验 | 第50-51页 |
| 4.4.2 两帧数据旋转拼接实验 | 第51页 |
| 4.5 多帧数据拼接算法实验 | 第51-55页 |
| 4.5.1 多帧数据平移拼接实验 | 第52-54页 |
| 4.5.2 多帧数据旋转拼接实验 | 第54-55页 |
| 4.6 环境三维点云地图构建实验 | 第55-56页 |
| 4.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
