| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 符号使用说明 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-16页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第14-16页 |
| 1.2 相关研究工作 | 第16-21页 |
| 1.2.1 移动机器人SLAM研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 机器人操作系统 | 第18-20页 |
| 1.2.3 运动目标检测研究现状 | 第20-21页 |
| 1.3 论文的主要工作和创新点 | 第21-22页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第22-25页 |
| 第二章 视觉SLAM中运动目标移除算法设计 | 第25-31页 |
| 2.1 机器人操作系统软件框架与SLAM | 第25-28页 |
| 2.1.1 micROS：多态、智能、群体机器人操作系统 | 第25页 |
| 2.1.2 视觉SLAM系统 | 第25-28页 |
| 2.2 视觉SLAM中运动目标移除算法框架 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 移动机器人运动目标检测设计与实现 | 第31-41页 |
| 3.1 图像特征提取和匹配 | 第31-36页 |
| 3.1.1 ORB特征提取 | 第33-35页 |
| 3.1.2 ORB特征匹配 | 第35-36页 |
| 3.2 运动目标标记图像获取 | 第36-40页 |
| 3.2.1 图像单应性矩阵计算 | 第36-37页 |
| 3.2.2 图像差分和二值化 | 第37-39页 |
| 3.2.3 运动目标候选区域提取 | 第39-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 移动机器人运动目标移除设计与实现 | 第41-53页 |
| 4.1 基于深度图像的点云目标聚类 | 第41-46页 |
| 4.1.1 点云获取 | 第41-43页 |
| 4.1.2 点云滤波 | 第43-44页 |
| 4.1.3 点云聚类 | 第44-46页 |
| 4.2 三维运动目标检测 | 第46-48页 |
| 4.3 原始点云中运动目标移除 | 第48页 |
| 4.4 实验结果 | 第48-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 RGB-D SLAM中运动目标移除系统实现与性能分析 | 第53-71页 |
| 5.1 RGB-D SLAM | 第53-57页 |
| 5.1.1 RGB-D传感器 | 第54页 |
| 5.1.2 RGB-D SLAM原理 | 第54-56页 |
| 5.1.3 RTABMap系统介绍 | 第56-57页 |
| 5.2 基于运动目标移除的RGB-D SLAM实验设计 | 第57-58页 |
| 5.2.1 移动机器人实验平台 | 第57页 |
| 5.2.2 实验设计 | 第57-58页 |
| 5.3 性能分析 | 第58-69页 |
| 5.3.1 构建三维点云地图 | 第59-60页 |
| 5.3.2 构建三维栅格地图 | 第60-62页 |
| 5.3.3 闭环检测 | 第62-64页 |
| 5.3.4 视觉里程计 | 第64-68页 |
| 5.3.5 实时性 | 第68-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 工作总结和研究展望 | 第71-73页 |
| 6.1 工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 研究展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第80页 |
