| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 基于视觉的SLAM研究内容 | 第13-15页 |
| 1.2.1 基于EKF滤波的SLAM | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于图优化的SLAM | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究发展概述 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要研究与论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 Kinect原理与图像预处理 | 第18-28页 |
| 2.1 Kinect简介 | 第18页 |
| 2.2 Kinect原理 | 第18-21页 |
| 2.2.1 Kinect的硬件结构 | 第18-20页 |
| 2.2.2 Kinect深度测量原理 | 第20-21页 |
| 2.3 Kinect数据获取方法 | 第21-22页 |
| 2.4 图像预处理 | 第22-27页 |
| 2.4.1 常用滤波方法 | 第22-24页 |
| 2.4.2 滤波处理实验 | 第24-25页 |
| 2.4.3 滤波方法选择 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 相机模型与相机标定 | 第28-38页 |
| 3.1 相机模型 | 第28-33页 |
| 3.1.1 针孔模型 | 第28-29页 |
| 3.1.2 参考坐标系 | 第29-32页 |
| 3.1.3 相机成像畸变类型 | 第32-33页 |
| 3.2 相机标定 | 第33-37页 |
| 3.2.1 相机标定简介 | 第33页 |
| 3.2.2 相机标定实验 | 第33-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 图像特征点与运动估计 | 第38-60页 |
| 4.1 PCL点云库 | 第38-39页 |
| 4.2 特征点提取与匹配 | 第39-46页 |
| 4.2.1 特征点提取方法 | 第40-42页 |
| 4.2.2 特征点匹配 | 第42-46页 |
| 4.3 运动关系估计 | 第46-54页 |
| 4.3.1 精确匹配 | 第47-52页 |
| 4.3.2 相对运动估计 | 第52-54页 |
| 4.4 视觉里程计 | 第54-58页 |
| 4.4.1 点云拼接 | 第54-56页 |
| 4.4.2 视觉里程计设计 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 位姿图全局优化理论及实验 | 第60-74页 |
| 5.1 回环检测 | 第60-65页 |
| 5.1.1 回环检测原理 | 第60-61页 |
| 5.1.2 关键帧的选取 | 第61-62页 |
| 5.1.3 回环检测方法 | 第62-64页 |
| 5.1.4 错误回环结果剔除 | 第64-65页 |
| 5.2 全局图优化 | 第65-67页 |
| 5.2.1 图优化理论模型 | 第66-67页 |
| 5.2.2 非线性图优化通用求解器 | 第67页 |
| 5.3 公开数据集实验及结果分析 | 第67-73页 |
| 5.3.1 实验环境、配置及参数 | 第68-69页 |
| 5.3.2 TUM公开数据集-frl_room实验 | 第69-73页 |
| 5.3.3 实验结论 | 第73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 总结 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录Ⅰ 特征匹配程序 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第86-88页 |
| 作者和导师简介 | 第88-89页 |
| 附件 | 第89-90页 |