| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 多足机器人研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 移动机器人SLAM研究概述 | 第13-16页 |
| 1.3.1 VSLAM国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 VSLAM国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要研究内容及文章结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 基础知识 | 第17-27页 |
| 2.1 相机成像原理 | 第17-19页 |
| 2.2 几个坐标系之间的转换 | 第19-21页 |
| 2.3 Kinect相机标定 | 第21-23页 |
| 2.4 几种位姿的表示方法 | 第23-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 六足机器人结构设计与运动学建模 | 第27-39页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 六足机器人机体设计 | 第27-32页 |
| 3.2.1 主体结构设计 | 第27-28页 |
| 3.2.2 腿部结构设计 | 第28-29页 |
| 3.2.3 吸附系统设计 | 第29-31页 |
| 3.2.4 关节驱动系统设计 | 第31-32页 |
| 3.2.5 视觉感知系统设计 | 第32页 |
| 3.3 多足机器人的运动学建模 | 第32-37页 |
| 3.3.1 旋量理论表示刚体运动 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基于旋量理论的机器人运动学建模 | 第34-36页 |
| 3.3.3 求解六足机器人逆运动学模型 | 第36-37页 |
| 3.4 多足爬壁机器人样机图 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 图像特征提取匹配与运动估计 | 第39-55页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 特征提取算法 | 第39-47页 |
| 4.2.1 SIFT算法 | 第39-41页 |
| 4.2.2 SURF算法 | 第41-43页 |
| 4.2.3 ORB算法 | 第43-45页 |
| 4.2.4 特征提取实验 | 第45-47页 |
| 4.3 特征点匹配算法 | 第47-48页 |
| 4.4 图像特征点错误匹配剔除算法 | 第48-51页 |
| 4.5 帧间运动估计 | 第51-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 位姿的全局优化与构图 | 第55-69页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 关键帧（Keyframes）选取 | 第55-56页 |
| 5.3 回环检测 | 第56-60页 |
| 5.4 位姿优化 | 第60-64页 |
| 5.5 构图地图 | 第64-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 多足机器人定位和地图构建实验分析 | 第69-82页 |
| 6.1 引言 | 第69页 |
| 6.2 公开数据实验与分析 | 第69-75页 |
| 6.3 基于Kinect的多足机器人室内SLAM实验 | 第75-81页 |
| 6.3.1 三角稳定行走步态 | 第75-78页 |
| 6.3.2 室内真实环境实验分析 | 第78-81页 |
| 6.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 总结与展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 附件 | 第90页 |