面向移动机器人的ORB-SLAM算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.2 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 移动机器人的发展 | 第11-13页 |
| 1.3.2 SLAM算法的比较与分析 | 第13-15页 |
| 1.4 论文主要研究工作与组织结构 | 第15-18页 |
| 1.4.1 主要研究工作 | 第15-17页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 场景图像预处理 | 第18-27页 |
| 2.1 Kinect2.0 传感器简介 | 第18-20页 |
| 2.2 感兴趣区域的检测 | 第20-26页 |
| 2.2.1 基于Amulet的显著性检测算法 | 第21-24页 |
| 2.2.2 融合深度信息的感兴趣区域优化 | 第24-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于特征点的视觉里程计 | 第27-43页 |
| 3.1 特征提取 | 第27-32页 |
| 3.1.1 ORB算法原理 | 第27-30页 |
| 3.1.2 改进的ORB算法 | 第30-32页 |
| 3.2 特征匹配 | 第32-36页 |
| 3.2.1 优化的匹配策略 | 第32-34页 |
| 3.2.2 PROSAC算法 | 第34-36页 |
| 3.3 运动估计 | 第36-38页 |
| 3.4 前端实验与结果分析 | 第38-42页 |
| 3.4.1 特征匹配算法比较 | 第38-40页 |
| 3.4.2 运动估计实验 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 闭环检测和后端优化 | 第43-59页 |
| 4.1 闭环检测及其改进 | 第43-49页 |
| 4.1.1 关键帧选取 | 第44页 |
| 4.1.2 闭环检测原理 | 第44-46页 |
| 4.1.3 改进的闭环检测 | 第46-49页 |
| 4.2 位姿图优化和建图 | 第49-51页 |
| 4.3 后端实验与结果分析 | 第51-58页 |
| 4.3.1 运动轨迹跟踪实验 | 第52-56页 |
| 4.3.2 地图构建实验 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第66页 |
