| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·视觉定位问题描述 | 第8-9页 |
| ·视觉定位关键技术 | 第9-11页 |
| ·视觉定位研究状况 | 第11-12页 |
| ·本文研究的主要内容和论文结构 | 第12-13页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 2 环境特征提取及匹配 | 第13-23页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·SIFT 特征提取算法流程及简介 | 第13-14页 |
| ·特征点形成 | 第14-17页 |
| ·尺度空间和高斯差值空间 | 第14-17页 |
| ·去除不稳定特征点 | 第17-18页 |
| ·去除低对比度特征点 | 第17页 |
| ·去除边缘特征点 | 第17-18页 |
| ·特征点描述 | 第18-19页 |
| ·计算特征点方向 | 第18页 |
| ·生成SIFT 特征描述符 | 第18-19页 |
| ·Harris-SIFT | 第19页 |
| ·特征点匹配 | 第19-23页 |
| ·二元树的建立及匹配 | 第19-21页 |
| ·仿射转换矩阵 | 第21-23页 |
| 3 基于单目视觉的定位和轨迹跟踪 | 第23-38页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第23-25页 |
| ·卡尔曼滤波简介 | 第23页 |
| ·线性系统 | 第23-24页 |
| ·卡尔曼滤波方程 | 第24-25页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第25-26页 |
| ·扩展卡尔曼滤波在SLAM 上的应用 | 第26-30页 |
| ·扩展卡尔曼率滤波在定位和环境特征构建中的关键模型和技术 | 第30-38页 |
| ·运动模型 | 第30-33页 |
| ·运动估测 | 第33-34页 |
| ·量测方程 | 第34-35页 |
| ·特征点预测和参数更新 | 第35-38页 |
| 4 实验研究和结果分析 | 第38-50页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·摄像机的标定 | 第38-40页 |
| ·定位与环境特征获取实验 | 第40-49页 |
| ·算法准确度实验 | 第40-42页 |
| ·算法稳定性实验 | 第42-46页 |
| ·算法实时性实验 | 第46-49页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| 5 总结与展望 | 第50-51页 |
| ·总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |