| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 移动机器人地图构建国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 SLAM研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 立体匹配研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关背景知识 | 第16-28页 |
| 2.1 相机模型与畸变校正 | 第16-19页 |
| 2.1.1 针孔相机模型 | 第16-18页 |
| 2.1.2 畸变校正 | 第18-19页 |
| 2.2 立体匹配 | 第19-23页 |
| 2.2.1 立体匹配算法分类 | 第19页 |
| 2.2.2 立体匹配约束条件 | 第19-21页 |
| 2.2.3 立体匹配步骤 | 第21-22页 |
| 2.2.4 立体匹配评测平台和评价标准 | 第22-23页 |
| 2.3 基于图优化的视觉SLAM的基本原理 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于水平树结构的可变权重代价聚合立体匹配算法 | 第28-40页 |
| 3.1 匹配代价计算 | 第29页 |
| 3.2 代价聚合 | 第29-32页 |
| 3.2.1 匹配代价聚合 | 第29-30页 |
| 3.2.2 线性时间复杂度实现 | 第30-32页 |
| 3.3 代价再聚合 | 第32-34页 |
| 3.4 视差后处理 | 第34-35页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 3.5.1 代价聚合算法性能测试 | 第35-36页 |
| 3.5.2 视差后处理算法性能测试 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于双目视觉的快速三维场景重建 | 第40-50页 |
| 4.1 实时稠密地图创建难点分析 | 第40-42页 |
| 4.1.1 深度不确定性 | 第40-42页 |
| 4.1.2 单帧立体匹配计算量优化 | 第42页 |
| 4.2 双目SLAM算法框架与流程 | 第42-43页 |
| 4.3 基于多关键帧逆深度融合的稠密建图线程 | 第43-46页 |
| 4.3.1 场景深度范围估计 | 第43-44页 |
| 4.3.2 关键帧立体匹配 | 第44页 |
| 4.3.3 帧内平滑、外点剔除 | 第44-45页 |
| 4.3.4 逆深度融合 | 第45-46页 |
| 4.3.5 帧内平滑、外点剔除 | 第46页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第46-49页 |
| 4.4.1 逆深度融合必要性验证 | 第46-47页 |
| 4.4.2 数据集实验 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 实验结果与误差分析 | 第50-62页 |
| 5.1 改进的立体匹配代价聚合算法性能分析 | 第50-56页 |
| 5.1.1 无纹理区域实验分析 | 第50-51页 |
| 5.1.2 重复纹理区域实验分析 | 第51-52页 |
| 5.1.3 遮挡区域实验分析 | 第52-53页 |
| 5.1.4 丰富纹理区域实验分析 | 第53-54页 |
| 5.1.5 倾斜平面区域实验分析 | 第54-55页 |
| 5.1.6 综合评价 | 第55-56页 |
| 5.2 地图创建实验结果分析 | 第56-61页 |
| 5.2.1 室内场景实验 | 第56-59页 |
| 5.2.2 室外场景实验 | 第59-61页 |
| 5.2.3 综合评价 | 第61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 主要结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 主要结论 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |