基于深度相机的实时三维重构及其在机器人中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 研究内容与论文结构 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关技术基础 | 第17-39页 |
| 2.1 相机模型 | 第17-21页 |
| 2.2 深度相机 | 第21-30页 |
| 2.2.1 深度相机原理 | 第22-27页 |
| 2.2.2 深度相机误差分析 | 第27-30页 |
| 2.3 ROS机器人操作系统 | 第30-33页 |
| 2.4 PCL点云库 | 第33页 |
| 2.5 GPU并行计算 | 第33-35页 |
| 2.6 平面检测与优化 | 第35-38页 |
| 2.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 实时三维重构算法 | 第39-46页 |
| 3.1 截断有向距离场 | 第39-42页 |
| 3.2 配准 | 第42-45页 |
| 3.2.1 初始配准 | 第43页 |
| 3.2.2 精确配准 | 第43-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 实时三维重构算法实现 | 第46-56页 |
| 4.1 实时三维重构流程 | 第46-47页 |
| 4.2 预处理 | 第47-50页 |
| 4.2.1 滤波 | 第47-48页 |
| 4.2.2 截断 | 第48-49页 |
| 4.2.3 降采样 | 第49-50页 |
| 4.2.4 点云转换与法线计算 | 第50页 |
| 4.3 平面检测与优化 | 第50-52页 |
| 4.4 配准 | 第52-53页 |
| 4.5 点云融合 | 第53-54页 |
| 4.6 点云提取 | 第54-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 系统测试与在机器人中的应用 | 第56-63页 |
| 5.1 系统测试与分析 | 第56-60页 |
| 5.1.1 平面检测结果 | 第56-58页 |
| 5.1.2 系统测试与分析 | 第58-60页 |
| 5.2 实时三维重构在机器人中的应用 | 第60-62页 |
| 5.2.1 机器人 | 第60-61页 |
| 5.2.2 实时三维重构应用于机器人 | 第61-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 本文总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和参与科研项目情况 | 第70页 |
