| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 SLAM背景知识 | 第12-17页 |
| 1.2.1 SLAM关键问题研究 | 第12-15页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文结构安排 | 第17-19页 |
| 2 Kinect成像原理及相机标定 | 第19-27页 |
| 2.1 Kinect原理 | 第19-25页 |
| 2.1.1 Kinect的“三只眼”——投影机和两个摄像头 | 第20-21页 |
| 2.1.2 Kinect深度图像 | 第21-24页 |
| 2.1.3 Kinect数据 | 第24-25页 |
| 2.2 Kinect相机标定 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 特征点提取与匹配算法 | 第27-39页 |
| 3.1 特征提取算法原理 | 第27-35页 |
| 3.1.1 SIFT算法 | 第27-30页 |
| 3.1.2 SURF算法 | 第30-32页 |
| 3.1.3 ORB算法 | 第32-35页 |
| 3.2 RANSAC算法 | 第35-36页 |
| 3.3 本文改进的ICP算法 | 第36-38页 |
| 3.3.1 ICP算法原理 | 第36-37页 |
| 3.3.2 改进的ICP算法——RGBD-ICP | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于图像特征的RGB-D视觉SLAM算法 | 第39-48页 |
| 4.1 基于图像特征的实时RGB-D三维视觉SLAM算法 | 第39-45页 |
| 4.2 对比算法——VisualSFM算法 | 第45-48页 |
| 5 实验结果分析 | 第48-59页 |
| 5.1 特征提取与匹配算法实验结果分析 | 第48-50页 |
| 5.1.1 实验准备 | 第48页 |
| 5.1.2 特征点提取与匹配算法比较 | 第48-50页 |
| 5.2 本文SLAM算法实验结果分析 | 第50-57页 |
| 5.2.1 SLAM路径与真实路径误差 | 第51-57页 |
| 5.2.2 三维重建结果 | 第57页 |
| 5.3 与SFM算法实验结果比较 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 一、总结 | 第59页 |
| 二、展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 个人简历 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第67页 |